有缺失数据的双向有序方列联表的统计推断

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列联表在实际问题中有着广泛的应用,是统计分析中一个重要的研究领域。同时在对列联表数据进行分析的过程中,经常会遇见有缺失数据的情况。应用工作者最关心的是如何用有效的统计方法分析缺失数据的实际问题,即用何种方法为缺失数据确定一个合理的替补值,补充到原缺失数据的位置上并尽可能接近缺失的原数据值。本文讨论的是有缺失数据的双向有序方列联表的统计推断.如临床试验研究中,由于试验本身特有的性质或试验个体不按规定完成试验因而导致部分缺失数据的发生。当数据是有信息的缺失而且变量属于有序情形时,如何充分利用这些信息进行统计推断也是一个很有意义且富有挑战性的问题。文中提出的方法可以用于解决上述问题。本文在充分考虑分类变量有序性的前提下,建立有约束的对数线性模型:其中λ,λiX,λjY和λ|i-j|满足:了较为完满的解决。
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