全文预览已结束
下载本文档
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀 非随机缺失(MNAR)论文:基于非随机缺失机制的模式混合模型医学应用研究【中文摘要】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理方法,如EM算法、MI等均只适用于随机缺失(MAR)。资料中包含MNAR时,采用上述方法的参数估计可能有偏。模式混合模型(PMM)将缺失模式引入随机效应模型,不但允许各种缺失模式下的截距不同,其它参数之间也可不同,进而解释了由于MNAR所引致的偏倚,是一种理论完善,具有实际意义的缺失值处理方法。为解决监测资料中MNAR问题,本课题系统阐述了模式混合模型(PMM)原理,根据数据缺失比例模拟证实了不同样本含量的模式混合模型条件。结合社区高血压规范化管理数据,构建了随机效应模型,节俭模式混合模型(PA-PMM)和饱和模式混合模型(SA-PMM),进行了不同缺失模式下的线性估计。SAS编程实现不可忽略缺失机制检验,并对饱和模型结果进行了敏感性分析。主要结果如下:1、MNAR资料分析中PMM更具优势模拟研究证实对存在MNAR的数据集,缺失比例一定时,随样本含量增加,CC和PMM的估计结果与模拟真值越来越接近;样本含量大于200时,随缺失比例增加,CC与模拟真值偏离程度.【英文摘要】Missing data always cant be avoided in longitudinal study. A MNAR mechanism is called when the missingness is related to the unobserved response variables. There are lots of statistical methods for missing data, such as EM algorithm and multiple imputations (MI), which are used for MAR mechanism. However, when there exists MNAR mechanism, it seems that these methods will get biased parameter estimates. A pattern mixture model (PMM) induces the missing patterns into random effect model, which allows both in.【关键词】非随机缺失(MNAR) 不可忽略缺失 模式混合模型(PMM) 广义计分型检验 敏感性分析【英文关键词】Missing Not at Random(MNAR) Non-ignorable missing Pattern mixture model(PMM) Generalized score-type test Sensitivity analysis【目录】基于非随机缺失机制的模式混合模型医学应用研究摘要5-7Abstract7-8第一章 前言9-12第二章 原理与方法12-182.1 数据缺失机制12-132.1.1 完全随机缺失122.1.2 随机缺失122.1.3 非随机缺失12-132.2 混合效应模型基本原理132.3 PMM 基本原理13-142.4 参数估计14-152.5 基于二次推断函数可忽略缺失机制检验15-172.5.1 二次推断函数162.5.2 可忽略缺失机制检验16-172.6 软件实现17-18第三章 模拟研究18-24第四章 实例分析24-354.1 基线资料统计描述24-254.2 缺失机制判断254.3 PMM 构建25-324.3.1 收缩压PMM 结果分析26-294.3.2 舒张压PMM 结果分析29-324.4 敏感性分析32-35第五章 讨论35-37第六章 小结37-38参考文献38-41个人简介41-42致谢42 膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈羄薄薆螀节薃虿羆膈薂螁蝿膄薁薁肄肀膈蚃袇羆膇螅肂芅膆蒅袅膁膅薇肁肇芄蚀袄羃芃螂蚆芁芃蒂袂芇节蚄蚅膃芁螆羀聿芀蒆螃羅艿薈羈芄芈蚀螁膀莇螃羇肆莇蒂螀羂莆薅羅袈莅螇螈芇莄蒇肃膃莃蕿袆聿莂蚁肂羄莁螄袄芃蒁蒃蚇腿蒀薆袃肅葿蚈蚆羁蒈蒇袁羇蒇薀螄芆蒆蚂罿膂蒅螄螂肈蒅蒄羈
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 物理下册物质的密度课件苏科版
- 江浙地区西语学生的发音特点调研及原因分析
- 疾病预防控制机构绩效考核工作
- 海尔商用空调营销方案
- 分析化学非水滴定
- 核医学工作场所的防护要求
- 机械通气常用模式临床医学医药卫生专业资料
- 回填土压实度检测方案
- 2026年药剂辅助员药品存储环境真题练习卷及答案
- 2026年建筑八大员(材料员)岗位考试试题及答案
- 2026北京师范大学万宁实验学校秋季学期教师招聘考试参考题库及答案解析
- (2026年)帕金森病患者护理业务学习课件
- 分布式光伏施工质量控制措施
- 2026年教育数字化转型测试真题
- 2026年烟花爆竹零售经营安全考试试题及答案
- 2026年新高考一卷语文试卷及解析答案
- 2026年国家林业和草原局直属单位招聘笔试练习题附答案
- 铁路“四电”工程施工质量验收新标准培训考试试题(含答案)
- 多囊卵巢综合征诊疗中国指南(2026 版)
- 广西能源集团有限公司招聘笔试题库2026
- 医院特种设备运行安全隐患大排查工作自查报告
评论
0/150
提交评论