Hi Sylvia, Thanks for reminding me. I have to give 3 different talks next week, and am going a bit crazy. I am in the process of preparing a number of "test" data sets for our comparison project. Here is the list: (1) I had forgotten about Glen Satten's data. This is a good idea because of the complex structure. They are easy to get, and I'll send them to you first (they are attached, at the bottom). I have not programmed the mixture--mle using the R--W method on these data yet. Note though: there are two obvious outliers, and in our project we should use the cleaned data set. (2) I have two data sets for linear regression where the data have an interesting structure. The first data are available already, the rest should be ready early next year. In both cases, a large number of FFQ's (Y) are obtained, enough so that the distribution of Y can be treated as known (n > 25,000 in each case). Then on a small subset, 24-hour recalls are obtained (W, in my parlance). In both cases, there is selection though on the basis of FFQ. In the first study (From the American Cancer Society, or ACS), they oversample "meat" and "non-meat" eaters. In the second study (from the National Cancer Institute, or NCI), they over sample "fat" and "non-fat" eaters. Especially in the latter case, my calculations show that the usual method of moments estimates (essentially semiparametrically efficient in the sense of Bickel & Robins) are very inefficient relative to the mle (computed assuming all random variables are normally distributed). I have a program which will work for these data. Once I get the data together, I'll send you details on their sturucture and the model that is being fit. (3) The NHANES data are a straight large logistic regression with Y = breast cancer, Z = various demographics and family history questions and W = results from a single 24--hour recall. There is a problem of course with using a single 24--hour recall, and the answers are a little disturbing, in that a simple logistic regression of breast cancer on log(5+Saturated Fat) is statistically significant but with a negative coefficient, which if interpreted literally would suggest that large amounts of saturated fat is protective. The measurement error variance estimation is described in section 3.12.1 of my book, and uses the CSFII data (see below); the variance estimate is given in the book. The advantage of these data is that they again allow comparison with a (nearly) semiparametric efficient estimate, given in sections 6.2 and 6.3 of my book, while at the same time there is a lot of measurement error. I'll send the data immediately. (4) The CSFII data consist of ~1700 observations on a sample from women in the USA where they are given 4 24--hour recalls. I do not have the sampling weights, and there is no formal "response" Y. However, in this case, it is the distribution of X which is of interest. Using % Calories from Fat, we should be able to use the mixture of normals to get at least an estimate of the distribution in the population. I'll send the data immediately. (5) I have Framingham data, as described in the book, see section 4.5.2. This is another logistic regression, with some replication used to estimate the measurement error variance, but with only a few degrees of freedom. Again, good comparison with semiparametric estimate. ******************************************************************** Satten Kupper Data, LIPIDS Study Data ********************************************************************* Col3 = Cholesterol Col2 = ldl Col1 = CHD Col5 = Smoke? Col4 = Age sat6070.asc --> All the data sat67out.asc --> W/O the 2 outliers I think we should delete the two outliers from the analysis. ********************************************************************* sat6070.asc ********************************************************************* 0.00000 99.00000 245.00000 60.00000 0.00000 0.00000 95.00000 178.00000 68.00000 0.00000 0.00000 123.00000 193.00000 60.00000 0.00000 0.00000 192.00000 255.00000 69.00000 1.00000 0.00000 155.00000 213.00000 61.00000 0.00000 0.00000 166.00000 255.00000 60.00000 0.00000 0.00000 101.00000 161.00000 61.00000 0.00000 0.00000 181.00000 248.00000 65.00000 0.00000 0.00000 134.00000 225.00000 60.00000 1.00000 0.00000 129.00000 189.00000 62.00000 0.00000 0.00000 91.00000 180.00000 66.00000 0.00000 0.00000 188.00000 248.00000 63.00000 0.00000 0.00000 101.00000 145.00000 63.00000 0.00000 0.00000 155.00000 197.00000 68.00000 1.00000 0.00000 109.00000 166.00000 67.00000 0.00000 0.00000 118.00000 193.00000 67.00000 1.00000 0.00000 201.00000 268.00000 60.00000 0.00000 0.00000 155.00000 221.00000 66.00000 0.00000 0.00000 139.00000 189.00000 60.00000 0.00000 0.00000 227.00000 290.00000 63.00000 1.00000 0.00000 84.00000 193.00000 60.00000 1.00000 0.00000 103.00000 162.00000 60.00000 0.00000 0.00000 164.00000 248.00000 64.00000 0.00000 0.00000 128.00000 178.00000 67.00000 0.00000 0.00000 186.00000 242.00000 62.00000 1.00000 0.00000 156.00000 239.00000 61.00000 1.00000 0.00000 127.00000 181.00000 67.00000 0.00000 0.00000 132.00000 237.00000 60.00000 1.00000 0.00000 197.00000 281.00000 60.00000 0.00000 0.00000 171.00000 226.00000 63.00000 1.00000 0.00000 192.00000 284.00000 62.00000 0.00000 0.00000 110.00000 173.00000 62.00000 0.00000 0.00000 107.00000 155.00000 60.00000 0.00000 0.00000 135.00000 243.00000 61.00000 0.00000 0.00000 107.00000 169.00000 63.00000 0.00000 0.00000 106.00000 204.00000 62.00000 0.00000 0.00000 120.00000 169.00000 63.00000 0.00000 0.00000 149.00000 227.00000 63.00000 0.00000 0.00000 134.00000 196.00000 68.00000 1.00000 0.00000 142.00000 202.00000 64.00000 0.00000 0.00000 136.00000 200.00000 63.00000 0.00000 0.00000 87.00000 180.00000 61.00000 0.00000 0.00000 122.00000 175.00000 64.00000 0.00000 0.00000 177.00000 239.00000 65.00000 0.00000 0.00000 77.00000 220.00000 61.00000 0.00000 0.00000 140.00000 225.00000 61.00000 0.00000 0.00000 65.00000 130.00000 62.00000 0.00000 0.00000 140.00000 196.00000 69.00000 0.00000 0.00000 131.00000 215.00000 60.00000 1.00000 0.00000 137.00000 208.00000 68.00000 1.00000 0.00000 96.00000 166.00000 65.00000 0.00000 0.00000 145.00000 205.00000 65.00000 0.00000 0.00000 210.00000 286.00000 60.00000 1.00000 0.00000 165.00000 229.00000 62.00000 1.00000 0.00000 109.00000 170.00000 63.00000 0.00000 0.00000 196.00000 258.00000 66.00000 0.00000 0.00000 182.00000 259.00000 65.00000 1.00000 0.00000 166.00000 234.00000 61.00000 1.00000 0.00000 152.00000 216.00000 65.00000 0.00000 0.00000 194.00000 285.00000 67.00000 0.00000 0.00000 109.00000 217.00000 63.00000 0.00000 0.00000 189.00000 256.00000 61.00000 1.00000 0.00000 145.00000 214.00000 61.00000 0.00000 0.00000 138.00000 207.00000 65.00000 1.00000 0.00000 145.00000 190.00000 69.00000 0.00000 0.00000 196.00000 260.00000 68.00000 0.00000 0.00000 214.00000 280.00000 61.00000 0.00000 0.00000 157.00000 226.00000 65.00000 1.00000 0.00000 119.00000 195.00000 60.00000 1.00000 0.00000 145.00000 227.00000 62.00000 0.00000 0.00000 146.00000 198.00000 67.00000 0.00000 0.00000 61.00000 174.00000 63.00000 1.00000 0.00000 146.00000 210.00000 64.00000 0.00000 0.00000 112.00000 174.00000 65.00000 0.00000 0.00000 145.00000 199.00000 60.00000 0.00000 0.00000 137.00000 184.00000 60.00000 1.00000 0.00000 238.00000 304.00000 60.00000 0.00000 0.00000 138.00000 182.00000 62.00000 0.00000 0.00000 213.00000 288.00000 66.00000 0.00000 0.00000 164.00000 238.00000 65.00000 0.00000 0.00000 150.00000 239.00000 65.00000 1.00000 0.00000 121.00000 181.00000 62.00000 0.00000 0.00000 105.00000 185.00000 67.00000 1.00000 0.00000 66.00000 112.00000 61.00000 1.00000 0.00000 99.00000 169.00000 62.00000 0.00000 0.00000 168.00000 261.00000 60.00000 1.00000 0.00000 146.00000 231.00000 67.00000 1.00000 0.00000 119.00000 178.00000 63.00000 0.00000 0.00000 121.00000 171.00000 61.00000 1.00000 0.00000 158.00000 228.00000 66.00000 0.00000 0.00000 152.00000 274.00000 65.00000 0.00000 0.00000 48.00000 358.00000 67.00000 0.00000 0.00000 132.00000 201.00000 61.00000 0.00000 0.00000 120.00000 172.00000 62.00000 0.00000 0.00000 144.00000 213.00000 63.00000 1.00000 0.00000 117.00000 206.00000 63.00000 0.00000 0.00000 113.00000 188.00000 68.00000 0.00000 0.00000 169.00000 237.00000 60.00000 0.00000 0.00000 201.00000 246.00000 61.00000 1.00000 0.00000 88.00000 199.00000 62.00000 0.00000 0.00000 130.00000 190.00000 66.00000 0.00000 0.00000 155.00000 238.00000 60.00000 0.00000 0.00000 197.00000 293.00000 67.00000 0.00000 0.00000 133.00000 211.00000 63.00000 0.00000 0.00000 143.00000 215.00000 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