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    首页 > 中国卫生统计 > 缺失数据的多重估算

    缺失数据的多重估算

    Multiple Imputation in the Missing Data

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    摘要目的探讨多重估算方法在缺失数据分析中的应用.方法利用Bayesian理论与MCMC方法,在NORM软件中模拟得到m个完整数据集.结果对m个重复测量数据集用SAS软件分析,合并m个分析结果可见,由NORM软件合并数据集的标准差比缺失数据集更稳定.结论多重估算法既能反映缺失数据的不确定性,又可充分利用资料信息,对模型估计结果更可信.

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    作者 冯志兰 [1] 刘桂芬 [2] 刘力生 [3] 郝建生 [3] 学术成果认领
    作者单位 北京市海淀区卫生局信息统计办公室 [1] 山西医科大学卫生统计教研室,030001 [2] 北京高血压联盟研究所 [3]
    关键词 多重估算缺失数据重复测量MCMC方法
    主题词 方法(Methods)数据集(Dataset)软件(Software)目的(Goals)性(Sex)
    分类号 R1
    栏目名称 论著
    DOI 10.3969/j.issn.1002-3674.2005.05.001
    发布时间 2005-12-01
    • 浏览135
    • 被引25
    • 下载33
    中国卫生统计

    中国卫生统计

    2005年22卷5期

    274-277页

    ISTICPKUCSCD

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