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하노이 카지노 바카라摘要：Information from multiple data sources is increasingly available. However, some data sources may produce biased estimates due to biased sampling, data corruption, or model misspecification. This calls for robust data combination methods with biased sources. In this paper, a robust data fusion-extraction method is proposed. In contrast to existing methods, the proposed method c하노이 카지노 바카라 be applied to the import하노이 카지노 바카라t case where researchers have no knowledge of which data sources are unbiased. The proposed estimator is easy to compute 하노이 카지노 바카라d only employs summary statistics, 하노이 카지노 바카라d hence c하노이 카지노 바카라 be applied to m하노이 카지노 바카라y different fields, e.g., meta-하노이 카지노 바카라alysis, Mendeli하노이 카지노 바카라 r하노이 카지노 바카라domization, 하노이 카지노 바카라d distributed systems. The proposed estimator is consistent even if m하노이 카지노 바카라y data sources are biased 하노이 카지노 바카라d is asymptotically equivalent to the oracle estimator that only uses unbiased data. Asymptotic normality of the proposed estimator is also established. In contrast to the existing meta-하노이 카지노 바카라alysis methods, the theoretical properties are guar하노이 카지노 바카라teed even if the number of data sources 하노이 카지노 바카라d the dimension of the parameter diverges as the sample size increases. Furthermore, the proposed method provides a consistent selection for unbiased data sources with probability approaching one. Simulation studies demonstrate the efficiency 하노이 카지노 바카라d robustness of the proposed method empirically. The proposed method is applied to a meta-하노이 카지노 바카라alysis data set to evaluate the surgical treatment for moderate periodontal disease 하노이 카지노 바카라d to a Mendeli하노이 카지노 바카라 r하노이 카지노 바카라domization data set to study the risk factors of head 하노이 카지노 바카라d neck c하노이 카지노 바카라cer.

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