Оригинални статии

  • Пълен член
  • Цифри и данни
  • Препратки
  • Цитати
  • Метрика
  • Препечатки и разрешения
  • Получете достъп /doi/full/10.1080/03610918.2014.889154?needAccess=true

Ние предлагаме модел на латентна променлива за информативна липса в надлъжни проучвания, който е продължение на модела на латентно отпадане. В нашия модел стойността на латентната променлива се влияе от модела на липсата и тя също се използва като ковариация при моделирането на надлъжната реакция. Така че латентната променлива свързва надлъжната реакция и процеса на липса. В нашия модел латентната променлива е непрекъсната, вместо категорична и предполагаме, че е от нормално разпределение. EM алгоритъмът се използва за получаване на оценките на параметъра, който ни интересува, а квадратурата на Гаус-Ермит се използва за приблизително интегриране на латентната променлива. Стандартните грешки в оценките на параметрите могат да бъдат получени от метода за начално зареждане или от обратната на информационната матрица на Фишър на крайната пределна вероятност. Правят се сравнения на смесения модел и пълния анализ на случаите по отношение на набор от данни от клинично изпитване, което е изследване за повишаване на теглото при жените (WGPW). Използваме обобщените остатъци на Pearson, за да оценим пригодността на предложения модел на латентна променлива.

данни