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Peter C.奥斯汀。;迈克尔·D·埃斯科瓦尔。

临床研究中缺失数据的贝叶斯建模。 （英语） 兹比尔1429.62488

计算。统计数据分析。 49，第3期，821-836（2005）.
摘要：使用来自患者病历的数据，研究人员经常面临数据缺失的问题。我们使用蒙特卡罗模拟检验了三种贝叶斯方法的性能，这三种方法通过在可能缺失的变量上放置简单的先验分布来插补缺失数据。这些方法与使用多元logistic回归模型插补缺失数据的两种方法进行了比较。作为最后的比较，我们还检查了传统完整案例分析的性能，以及一种将风险因素的缺失数据与风险因素缺失证据等同的方法。结果表明，每种方法的偏差和均方误差取决于所考虑的风险因素的流行程度和缺失数据机制。没有一种方法在所有情况下都表现良好。然而，假设风险因素具有伯努利分布，并将均匀的先验分布置于该分布的参数上，与大多数情况下的其他竞争方法相比，相对偏差更低。然后在5131名因心脏病发作入院的患者的数据集上检查每种方法的性能。

引用于1文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62D10号 缺少数据

关键词：

缺少数据;临床研究;贝叶斯分析
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\textit{P.C.Austin}和\textit{M.D.Escobar}，计算。统计数据分析。49，第3号，821--836（2005；Zbl 1429.62488）
全文： 内政部

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