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首页> Journal of the American Statistical Association> Bayesian methods for nonignorable dropout in joint models in smoking cessation studies.

Bayesian methods for nonignorable dropout in joint models in smoking cessation studies.

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第一作者： J T,Gaskins
第一单位： Department of Bioinformatics and Biostatistics, University of Louisville, Louisville, KY 40202.
作者： J T,Gaskins [1] ; M J,Daniels [2] ; B H,Marcus [3]
作者单位： Department of Bioinformatics and Biostatistics, University of Louisville, Louisville, KY 40202. [1] Department of Integrative Biology, Department of Statistics & Data Sciences, University of Texas, Austin, TX 78712. [2] Department of Family and Preventive Medicine, UC San Diego, San Diego, CA 92093. [3]
关键词 Informative missingnessLongitudinal dataMixed dataNon-future dependencePattern mixture modelSensitivityShrinkage
DOI 10.1080/01621459.2016.1167693
PMID 29104333
发布时间 2019-11-20
基金项目
R01 CA077249/CA/NCI NIH HHS/United States R01 CA085295/CA/NCI NIH HHS/United States R01 CA183854/CA/NCI NIH HHS/United States
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Journal of the American Statistical Association

Journal of the American Statistical Association

2016年111卷516期

1454-1465页

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