【摘 要】
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数据缺失在社会经济研究、抽样调查、生物医药研究等诸多领域普遍存在,因而缺失数据的处理一直是国际统计学界热点讨论的课题之一。本文以哮喘临床试验为例构建缺失模型对缺
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数据缺失在社会经济研究、抽样调查、生物医药研究等诸多领域普遍存在,因而缺失数据的处理一直是国际统计学界热点讨论的课题之一。本文以哮喘临床试验为例构建缺失模型对缺失数据进行处理。通过介绍三种缺失机制,根据哮喘临床试验中真实情况模拟产生数据,在此基础上构建MAR模型,借助Win BUGS和R软件通过贝叶斯方法对模型中的参数进行估计。结果表明,在哮喘临床试验中基于缺失模型的方法对结论的敏感性分析效果显著。
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