保罗·S·阿尔伯特。 具有不可忽略缺失数据的纵向二进制数据的过渡模型。 （英语） Zbl 1060.62572号 生物计量学 56，第2期，602-608（2000）. 摘要：当人们对评估治疗效果感兴趣时，通常会在临床试验中收集二元纵向数据。我们的应用是一项关于阿片类药物成瘾的最新研究，该研究检查了一种新的治疗方法对反复尿检的影响，以评估长期随访期间阿片类药的使用情况。药物成瘾是偶发性的，一种新的治疗方法可能会影响阿片剂使用过程的各种特征，例如尿检阳性在随访中的比例以及首次出现阳性检测的时间。该试验的并发症是大量的数据丢失和间歇性丢失，以及对每个受试者的大量观察。我们针对存在不可忽略缺失数据的纵向二进制数据建立了一个过渡模型，并提出了一种用于参数估计的EM算法。我们使用过渡模型得出阿片类药物使用过程的汇总指标，这些指标可以在不同治疗组之间进行比较，以评估治疗效果。通过分析和模拟，我们表明了在我们的示例中评估治疗效果时正确考虑缺失数据机制的重要性。 引用于14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 10层62层 点估计 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：EM算法；幕式数据；隐马尔可夫模型；马尔可夫模型；缺少数据；阿片剂添加；重复二进制数据 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.S.Albert}，《生物统计学》56，第2期，602--608（2000；Zbl 1060.62572） 全文： 内政部 参考文献： [1] Agresti，分类数据分析（1990）·兹比尔0716.62001 [2] Baum，马尔可夫链概率函数统计分析中出现的最大化技术，《数理统计年鉴》41第164页–（1970）·Zbl 0188.49603号 ·doi:10.1214/aoms/1177697196 [3] Conaway，时序分类变量的不可忽略非响应模型，应用统计学42 pp 105–（1993）·Zbl 0825.62978号 ·doi:10.2307/2347413 [4] 考克斯，二进制数据分析（1970）·Zbl 0199.53301号 [5] Deltour，间歇性缺失数据下马尔可夫模型估计的随机算法，《生物统计学》55页565–（1999）·Zbl 1059.62639号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.1999.00565.x [6] Dempster，通过EM算法从不完整数据中获得最大似然（带讨论），《皇家统计学会杂志》，B系列39第1页–（1977）·Zbl 0364.62022号 [7] Diggle，纵向数据分析中的信息性辍学（含讨论），应用统计学43第49页–（1994）·兹比尔0825.62010 ·doi:10.2307/2986113 [8] Efron，Bootstrap简介（1993）·doi:10.1007/978-1-4899-4541-9 [9] Johnson，丁丙诺啡治疗阿片类药物依赖的对照试验，《美国医学会杂志》267第2750页–（1992）·doi:10.1001/jama.267.20.2750 [10] 少，缺失数据的统计分析（1987年） [11] Liu，人类免疫缺陷病毒感染对神经损伤的影响：信息缺失的纵向二进制数据分析，应用统计48 pp 103–（1999）·Zbl 0928.62112号 [12] 麦克唐纳，隐马尔可夫和其他离散值时间序列模型（1997）·兹比尔0868.60036 [13] Parzen，随机过程（1962） [14] 鲁宾，在随机和非随机研究中估计治疗的因果效应，《教育心理学杂志》66页688页–（1974）·doi:10.1037/h0037350 [15] Stasny，估算总劳动力流动时无响应的一些Markov-chain模型，《官方统计杂志》第3期第359页–（1987年） [16] Zeger，《时间序列的马尔可夫回归模型：拟似然方法》，《生物统计学》44页1019–（1988）·Zbl 0715.62166号 ·doi:10.2307/2531732 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。