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摘要:
目的描述数据缺失的特征和数据缺失模式,对Rubin最早提出的多重填补(multiple imputation,MI)的基本概念、填补和分析缺失数据的方法、综合统计推断进行了探讨,分析了MI的特点、局限性以及应用MI方法处理不完整数据集时需要注意的地方. 方法通过计算机模拟,用MI方法将每一个缺失值用一系列可能的值填补,然后使用常规的、针对完全数据集的统计方法对多重填补后得到的若干数据集进行分析,并把所得的结果进行综合. 结果多重填补值显示出了缺失数据的不确定性,使得已有数据得到了充分利用,从而对总体参数做出了更为准确的估计. 结论 MI方法为处理存在缺失值的数据集提供了有用的策略,并且适用于多种数据缺失的场合.
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文献信息
篇名 多重填补的方法及其统计推断原理
来源期刊 中国医院统计 学科 医学
关键词 多重填补 缺失数据 广义线性模型 logistic回归 马尔科夫链蒙特卡罗
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 77-81
页数 5页 分类号 R195.1
字数 4218字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-5253.2003.02.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张罗漫 第二军医大学卫生统计学教研室 42 716 14.0 25.0
2 曹阳 第二军医大学卫生统计学教研室 22 371 11.0 19.0
3 谢万军 第二军医大学卫生统计学教研室 1 47 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多重填补
缺失数据
广义线性模型
logistic回归
马尔科夫链蒙特卡罗
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医院统计
双月刊
1006-5253
37-1254/C
大16开
山东省滨州市黄河三路522号
24-120
1994
chi
出版文献量(篇)
3660
总下载数(次)
4
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