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【中文期刊】 闫世艳 郭中宁 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2020年22卷3期 819-824页ISTICPKUCSCD
【摘要】 缺失数据是临床研究中不可避免的重要问题,若处理不当,容易引起研究结果的偏倚.通常根据数据缺失机制不同,选择不同的缺失数据处理方法.多重填补是目前较为常用和推荐的缺失值处理方法,与单一填补相比,考虑了缺失值的变异性,更为合理.但由于其基于随机...
- 概要：
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【中文期刊】 季家超 王刚 等 《中国卫生统计》 2013年30卷2期 221-225页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 阐明混合效应模式混合模型原理,实现数据非随机缺失机制医学纵向资料的模型分析.方法 采用限制极大似然法进行参数估计,拟合含非随机缺失数据高血压随访资料的混合效应模式混合模型,利用SAS9.2完成模型参数估计与检验等.结果 在混合效应模式...
【关键词】 数据缺失；非随机缺失；混合效应模式混合模型；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 CD Mack Z Su 等 《药物流行病学杂志》 2015年24卷1期 14-22页ISTICCA
【摘要】 与精心开展的随机化临床试验相比,非实验性研究中的缺失数据会对有效性形成更大的威胁.然而,非实验性真实世界研究可以更加准确地描述医疗干预措施在实际情境中对不同的患者群体的作用,从而补偿这些限制条件.如果研究者认识到缺失一定数量的数据(无论关于...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈丽嫦 衡明莉 等 《现代预防医学》 2020年47卷20期 3684-3687,3697页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 比较在处理多种缺失机制共存的定量纵向缺失数据时,基于对照的模式混合模型(PMM)、重复测量的混合效应模型(MMRM)以及多重填补法(MI)的统计性能.方法 采用Monte Carlo技术模拟产生包含完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失中...
【关键词】 纵向数据；非随机缺失；基于对照的模式混合模型；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 张杉杉 陈楠 等 《心理学报》 2017年49卷5期 699-710页
【摘要】 追踪研究中缺失数据十分常见.本文通过Monte Carlo模拟研究,考察基于不同前提假设的Diggle-Kenward选择模型和ML方法对增长参数估计精度的差异,并考虑样本量、缺失比例、目标变量分布形态以及不同缺失机制的影响.结果表明:(1...
【关键词】 潜变量增长模型；非随机缺失机制；Diggle-Kenward选择模型；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陈楠 刘红云 《心理科学》 2015年38卷2期 446-451页
【摘要】 对含有非随机缺失数据的潜变量增长模型,为了考察基于不同假设的缺失数据处理方法:极大似然(ML)方法与DiggleKenward选择模型的优劣,通过Monte Carlo模拟研究,比较两种方法对模型中增长参数估计精度及其标准误估计的差异,并考...
- 概要：
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【学位论文】 作者：倪胜 导师：林琛 厦门大学 计算机科学与技术 计算机科学与技术（硕士） 2019年
【摘要】 近年来，药物靶点作用预测是一个非常热门的研究课题，可以用于发现新药物以及现有药物的新靶点。大多数药物靶点作用预测方法都是采用一个二分类的方法，已知存在关系的药物靶点对作为正样本，反之作为负样本，然而由于药物靶点数据中存在大量的未知标签的样本...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：季家超 导师：刘桂芬 山西医科大学 公共卫生与预防医学 流行病与卫生统计学（硕士） 2013年
【摘要】 纵向研究中，由于获取资料所需的时间较长，可能会由于研究对象欠合作、行动不便或居住地改变等原因，不可避免地出现数据缺失。数据的缺失机制分为三种，即完全随机缺失(MCAR)、随机缺失(MAR)和非随机缺失(MNAR)。非随机缺失的资料分析，可选...
- 概要：
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【学位论文】 作者：张潇雅 导师：刘桂芬 山西医科大学 公共卫生与预防医学 流行病与卫生统计学（硕士） 2013年
【摘要】 纵向研究是指在较长一段时间内对同一个体进行多次、连续监测的研究，随着医学模式的改变，社区医学、心理学以及公共卫生等领域纵向研究工作与项目资料的分析方法引起了研究者们的关注。纵向监测二分类资料往往由于监测时间较长，研究对象对研究失去兴趣，或由...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：徐丽红 导师：刘桂芬 山西医科大学 公共卫生与预防医学 流行病与卫生统计学（硕士） 2012年
【摘要】 在医学纵向研究中，数据缺失往往无法避免。如果反应变量的缺失与未观测到的反应变量有关，则缺失机制为非随机缺失。对于含有非随机缺失机制的纵向数据，目前常用模式混合模型进行分析。然而，非随机缺失模式混合模型仅考虑了某几个固定时间点上的数据缺失，将...
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