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目的 本文旨在对含有不可忽略缺失机制的多元纵向数据建立一个适当的统计模型.方法 对纵向数据建立含有潜在变量的线性混合模型;由于潜在变量在本文中代表治疗效果,而且随着时间变化在不断改进,所以本文用~阶的马氏链来反应潜在变量之间的这种联系;引入logistic回归模型来描述数据的缺失机制.最后利用EM算法对参数进行估计,并且给出了数据的模拟结果.结果 从模拟的结果可以看出,参数的96

作者:庄严;邢艳春;马文卿

来源:中国卫生统计 2008 年 25卷 5期

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作者:
庄严;邢艳春;马文卿
来源:
中国卫生统计 2008 年 25卷 5期
标签:
多元纵向数据 潜在变量 不可忽略缺失机制 EM算法 随机效应
目的 本文旨在对含有不可忽略缺失机制的多元纵向数据建立一个适当的统计模型.方法 对纵向数据建立含有潜在变量的线性混合模型;由于潜在变量在本文中代表治疗效果,而且随着时间变化在不断改进,所以本文用~阶的马氏链来反应潜在变量之间的这种联系;引入logistic回归模型来描述数据的缺失机制.最后利用EM算法对参数进行估计,并且给出了数据的模拟结果.结果 从模拟的结果可以看出,参数的96