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第一章 导论1

1 概述1

1.1 问题的提出1

1.2　缺失数据产生的原因2

1.3　缺失数据的模式3

2　缺失数据机制4

2.1　完全随机缺失5

2.2 随机缺失7

2.3　取决于协变量缺失8

2.4　非随机缺失9

2.5　取决于随机影响缺失10

2.6　取决于前期数据的缺失10

2.7 总结11

3　缺失数据研究综述11

3.1 缺失数据研究的几个阶段11

3.2　缺失数据问题的前沿性研究14

4　本书的结构16

第二章　加权调整方法20

1　加权调整方法基本思想20

1.1 应用背景20

1.2 加权调整法的基本思想21

2　几种加权调整方法22

2.1 Politz-Simmons调整法22

2.2　加权组调整法24

2.3　再抽样调整法27

2.4　事后分层调整法28

2.5　迭代调整法30

2.6 校准法32

2.7　双重稳健加权法40

3 加权调整法中辅助信息的利用42

3.1　辅助信息的一般问题42

3.2　利用辅助信息划分调整组45

3.3　利用辅助信息构造最终权数47

4 加权调整估计量的偏差及方差48

4.1 加权组调整估计量的偏差和方差48

4.2　事后分层调整估计量的偏差和方差50

4.3　加权调整后估计量方差的控制50

5 案例分析52

5.1 数据来源52

5.2　缺失数据机制分析52

5.3　加权组调整53

5.4　再抽样加权调整55

5.5　加权组调整基础上的事后分层调整55

5.6　结果比较与分析56

第三章　插补方法58

1　插补方法基本思想58

1.1 应用背景58

1.2　插补方法的分类59

1.3　插补方法基本思想59

2　几种单一插补方法60

2.1 均值插补60

2.2 演绎插补62

2.3 比率插补63

2.4 回归插补64

2.5　最近距离插补64

2.6　热卡插补66

2.7 冷卡插补70

2.8 随机插补73

2.9　双重稳健插补法75

3　插补法中辅助信息的利用77

3.1 利用辅助信息划分插补层78

3.2　利用辅助信息构造插补值79

3.3　模型中辅助信息的利用80

4　案例分析85

4.1 研究方法85

4.2　一些结论86

4.3　实证分析88

第四章　参数似然方法93

1 MAR下的参数似然分析93

2 MAR和单调缺失下的估计95

2.1　一维变量情形95

2.2　二维变量情形96

2.3　多维变量情形98

3 MAR下的EM算法99

3.1 EM算法的基本思想99

3.2 收敛性及例子102

3.3　非单调缺失数据105

4　信息矩阵和在MAR下的方差估计108

5　不可忽略缺失机制下的参数似然方法111

第五章 纵向或层次数据的处理方法114

1 MAR下的处理方法：单调或依协变量缺失情形114

2 基于前期数据的非单调缺失的处理方法116

2.1 三种不同处理方法116

2.2　基于前期数据的非单调缺失下的插补模型117

2.3　非参数回归插补120

2.4 降维121

2.5　模拟结果123

3　取决于随机效应的缺失机制下的处理方法126

3.1　存在的三种方法127

3.2　整群抽样下的分组方法129

3.3　汇总统计量132

3.4　模拟结果135

4 案例分析138

4.1 威斯康星糖尿病登记研究138

4.2 肾脏疾病的饮食调整139

第六章　方差估计144

1　直接推导法144

1.1 近似公式144

1.2 一般方法148

1.3　最近距离插补153

2　多重插补法155

3 重抽样法161

3.1 刀切法161

3.2　平衡半样本方法166

3.3 自助法172

4 案例分析173

4.1　多重插补法174

4.2 刀切法176

4.3　平衡半样本法177

4.4 自助法　178

5 总结180

参考文献182