發(fā)布時間：2017-10-07 16:37

  本文關(guān)鍵詞：幾種填補方法的比較及在縱向數(shù)據(jù)缺失中的應(yīng)用

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【摘要】：目的:利用數(shù)據(jù)模擬技術(shù)模擬不同缺失模式和不同缺失率的數(shù)據(jù)集，比較幾種填補方法的優(yōu)劣，，并探討其適用性。根據(jù)其適用性找出適合課題數(shù)據(jù)的填補方法，為進一步的課題數(shù)據(jù)分析做準備。 方法:單調(diào)缺失模式中橫斷面連續(xù)性變量缺失：采用Ad hoc法、回歸法（regression method）和趨勢得分法(propensity score method)三種方法進行比較。單調(diào)缺失模式橫斷面分類變量缺失：采用Ad hoc法和Logistic回歸方法進行比較。任意缺失模式橫斷面連續(xù)性變量缺失：采用期望最大化法（expectation-maximization，EM)、基于鏈式方程的填補（multiple imputation bychained equations，MICE）和馬爾可夫鏈蒙特卡羅（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）三種方法進行比較�？v向數(shù)據(jù)缺失：采用LOCF（1ast observation carriedforward）法、基于鏈式方程的填補（MICE）和馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）三種方法進行比較。 結(jié)果:單調(diào)缺失模式中橫斷面連續(xù)性變量缺失：當缺失率較低（10%）時，Ad hoc法無偏性和有效性較好；當缺失率較大時，回歸法具有優(yōu)勢。單調(diào)缺失模式分類變量缺失：當缺失率為10%~30%時，logistic回歸法填補無偏性和有效性較好；當缺失率30%時，填補結(jié)果不理想。任意缺失模式連續(xù)性變量缺失：EM法在不同缺失率時均有較好的填補結(jié)果。縱向數(shù)據(jù)缺失：當數(shù)據(jù)缺失率較低時采用多重填補中的MCMC模型填補方法，缺失率50%時，三種方法填補結(jié)果均不理想。 結(jié)論:數(shù)據(jù)填補時需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)缺失率、不同的數(shù)據(jù)缺失模式和不同的數(shù)據(jù)變量缺失類型，選擇不同的填補方法。
【關(guān)鍵詞】：填補方法 數(shù)據(jù)缺失 數(shù)據(jù)模擬 縱向數(shù)據(jù) 阿爾茨海默病
【學位授予單位】：山西醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R749.16
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 前言8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 缺失機制8-10
• 1.3 缺失機制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢10-13
• 1.4 研究目的13-14
• 第二章 缺失值處理方法的模擬研究14-34
• 2.1 模擬研究思路與內(nèi)容14
• 2.2 評價標準14
• 2.3 連續(xù)變量--單調(diào)缺失模式--橫斷面資料14-22
• 2.4 分類變量--單調(diào)缺失模式--橫斷面資料22-25
• 2.5 連續(xù)變量--任意缺失模式--橫斷面資料25-30
• 2.6 連續(xù)變量--單調(diào)缺失模式--縱向資料30-34
• 第三章 MCMC 填補方法在阿爾茨海默病隨訪資料中的應(yīng)用34-39
• 3.1 數(shù)據(jù)來源34
• 3.2 調(diào)查工具34
• 3.3 隨訪資料的缺失狀況34
• 3.4 MCMC 模型的推斷指標及意義34-35
• 3.5 MCMC 法填補隨訪數(shù)據(jù)及分析35-37
• 3.6 MCMC 法部分填補結(jié)果37-38
• 3.7 小結(jié)與討論38-39
• 第四章 小結(jié)39-41
• 4.1 填補方法比較39
• 4.2 本研究不足39-40
• 4.3 進一步研究計劃40-41
• 參考文獻41-44
• 附錄 144-46
• 附錄 246-50
• 發(fā)表學術(shù)論文50
• 個人簡介50
• 參加課題50-51
• 致謝51

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本文編號：988935