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首页> Statistics in medicine> Assessable and interpretable sensitivity analysis in the pattern graph framework for nonignorable missingness mechanisms.

Assessable and interpretable sensitivity analysis in the pattern graph framework for nonignorable missingness mechanisms.

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第一作者： Alireza,Zamanian
第一单位： TUM School of Computation, Information and Technology, Department of Computer Science, Technical University of Munich, Munich, Germany.;Department of Reasoned AI Decisions, Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS, Munich, Germany.
作者： Alireza,Zamanian [1] ; Narges,Ahmidi [2] ; Mathias,Drton [3]
作者单位： TUM School of Computation, Information and Technology, Department of Computer Science, Technical University of Munich, Munich, Germany.;Department of Reasoned AI Decisions, Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS, Munich, Germany. [1] Department of Reasoned AI Decisions, Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS, Munich, Germany.;Institute of Computational Biology, Helmholtz Center Munich, Munich, Germany. [2] TUM School of Computation, Information and Technology, Department of Mathematics, Technical University of Munich, Munich, Germany. [3]
关键词 interpretabilitynonignorable missing datapattern graphsafety criticalsensitivity analysis
医学主题词 人类(Humans);模型, 统计学(Models, Statistical);姑息疗法(Palliative Care);三唑类(Triazoles)
DOI 10.1002/sim.9920
PMID 37759370
发布时间 2025-07-02
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Statistics in medicine

Statistics in medicine

2023年42卷29期

5419-5450页

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