不可忽略缺失相关论文
洛伦兹曲线是收入不平等或财富不平等的图形表示,它显示了一个国家或经济区域内累计人口百分比的收入占总收入的百分比。在收入调......
缺失数据一直是统计学研究中的热点问题,目前国内外的研究大都假设数据的缺失机制是可忽略的。然而,在许多实际应用中,人们常常遇......
如何在不可忽略缺失数据情况下进行有效的统计推断是一个极具挑战性的问题,特别是在变量是高维的情形下。本文中,我们基于逆概率加......
缺失数据在工农业生产,药物研发,流行病学,人口普查,民意测验等领域普遍存在.数据缺失会导致获得的样本信息减少,降低模型效率,增......
个人收入与其所受教育程度之间的关系可以通过教育收益率来测量。教育收益率是指受教育者因增加其受教育的数量而得到的未来净经济......
复发事件多出现在流行病研究、可靠性实验和纵向数据研究中,每个研究对象可能经历多个复发事件。相比了解事件第一次发病时间和住......
由不可忽略缺失机制引起的缺失数据,常使得模型变得不可识别.对于那些不可识别的模型,可以通过添加协变量和借助其他来源的外部数......
讨论了在不完全数据下的响应变量的估计精度，当不可忽略缺失下，样本的响应有缺失数据时，其联合分布是不可识别的．现证明了估计的精度与......
统计在教育、心理学研究中的重要应用价值已达成共识,尤其是近年来项目反应理论显示出其绝对优势,已成为教育与心理研究领域的热点......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
数据缺失在纵向研究中往往是无法避免的。若其缺失机制与未观测到的反应变量有关,称为非随机缺失（MNAR）机制。目前常用的缺失数据处......
本文主要研究了因果推断中关于非混杂因素进行标准化对相对风险度估计精度的影响,在不可忽略缺失机制下纵向数据的方差分析,以及贝......
