替代早期完全随机缺失状态下longitudinal数据测量结果分析

摘要：

用相同序列中早期数据做模拟研究,在完全随机缺失MCAR状态下运用不同限定条件预测longitudinal响应最终结果.由10个重复测量数据生成Logistic模型模拟MCAR缺失机制.用不同方法来计算相关度量并且用没有缺失的原始数据来评估缺失的影响.用偏离率和均方误差来评估影响的程度.结果 表明在MCAR机制下,选用AC方法的偏离率和均方误差小于CC方法,即AC方法优于CC方法.

关键词：数据缺失、完全随机缺失MCAR、longitudinal数据

资助基金：2019年辽宁省教育厅科学研究经费项目《养老金财政支付压力测算与化解对策研究》;本课题为辽宁经济职业技术学院物流管理专业国家级职业院校教师教学创新团队项目

在线出版日期：2020-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：26-28