医学科研中缺失数据的EM估计

陈长生王彤徐勇勇尚磊

【摘要】：目的　探讨一种数据补缺的统计方法 ,以避免医学科研中常常发生观测数据的缺失而造成统计分析的困难 .方法　通过数据间的相关信息 ,应用 EM算法和生长曲线模型进行数据分析 .结果　给出了 EM算法的迭代步骤 ,并用软件 SAS/ IML编程实现 .结论　通过 EM补缺 ,可以保证资料分析的有效性 ,且 EM算法补缺使参数估计的方差大大变小 ,从而提高了参数估计精度

【作者单位】：第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室
【关键词】： EM算法 缺失数据 重复观测 数据分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目 (3 990 0 12 6)
【分类号】：R195.1
【正文快照】：

0　引言医学科研中 ,尤其是临床医学中十分常见的一种数据观测形式为重复观测 ( repeated measures) [1 ] ,其特点是在同一实验单位 (如人、动物、实验室样品等 )上进行多次反复观测 ,这个过程由于各种原因经常导致实验观测数据缺失 ,如动物的意外死亡 ,记录仪器发生故障 ,被

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