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道格拉斯·沙贝尔（Douglas E.Schaubel）。;蔡建文

缺少事件类别的复发事件数据的多种插补方法。 （英语） Zbl 1115.62116号

可以。J.统计。 34，第4期，677-692（2006）.
总结：在临床和流行病学研究中，感兴趣的事件经常发生（即每个受试者可能不止一次）。当事件不属于同一类型时，解释事件分为不同类别这一事实的分析通常会提供更多信息。然而，尽管事件时间可能总是已知的，但对事件进行分类的信息可能会丢失。完全案例方法（例如，其应用可能要求在无法确定事件类别时对其进行审查）只有在事件类别完全随机缺失时才有效。这种假设是相当严格的。
作者提出了两种多重插补方法，用于分析比例平均数/比率模型下的多类别复发事件数据。使用适当或不适当的插补技术将这两种方法区分开来。即使事件类别的缺失取决于协变量，这两种方法都可以导致回归参数的一致估计。作者推导了估计量的渐近性质，并通过仿真检验了它们在有限样本中的行为。他们利用一项国际透析研究的数据说明了他们的方法。

引用于8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
62号02 生存分析和删失数据中的估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

欧洲-DOPPS;透析结果和实践模式研究的欧洲部分;不当插补;缺少数据;多元失效时间数据;比例比率模型;半参数模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.E.Schaubel}和\textit{J.Cai}，加拿大。J.Stat.34，No.4，677--692（2006；Zbl 1115.62116）
全文： 内政部

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