【摘 要】
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该论文将借助图模型描述缺失数据机制,探讨各种缺失机制的图模型参数的可识别性,给出模型可识别的各种条件.我们用可分解图模型描述一个含有缺失数据的二维列联表,讨论了各种
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该论文将借助图模型描述缺失数据机制,探讨各种缺失机制的图模型参数的可识别性,给出模型可识别的各种条件.我们用可分解图模型描述一个含有缺失数据的二维列联表,讨论了各种模型下参数和优化的可识别性条件.对于不可识别的模型,通过添加协变量满足一定的独立性条件,使之变得可识别.将图链模型应用于含有缺失数据的纵向研究中,当响应变量满足一阶马氏性结构时,找到了一系列模型可识别的条件,并给出一个逐步判别可识别性的算法.对于不可识别的模型,同样通过添加协变量以获取更多的信息,使原来不可识别的模式变得可识别.当协变量不严格满足可识别条件时,我们讨论了参数估计的敏感性分析.该文还将把理论结果应用于两个实际的含有缺失数据的医学研究中.最后,论文讨论了回归独立性与随机独立性的关系,得到了二者等价的一系列充分必要条件.
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