缺失数据统计分析（第三版）

简介：
自2002年《缺失数据统计分析》第二版问世以来,关于处理缺失数据的统计方法和相关软件数量有了巨大的增长.如果要完整地涵盖这些文献的内容,那么本书的篇幅将大大提升,而且本书的原有特点也会改变.因此,本书新的版本中增加的内容主要集中在和我们相关的工作上,这样我们在介绍这些内容时也会具备某种权威性.与第二版相比,新版本的主要变化在于:
1.在理论方面,我们改动了“obs”和“mis”这两个用于表示观测数据和缺失数据的记号.这两个记号虽然看起来直观,但容易引发误解,因为给数据加上“obs”下标并非意味着控制了数据缺失的模式.我们现在用下标(0)表示观测值,用下标(1)表示缺失值,其实这种表达方式和Rubin的原始文献(1976a)中采用的记号相似.另外,关于基于似然方法/贝叶斯分析、渐近频率学派分析中可忽略缺失数据机制的假设,我们将叙述得更加具体,渐近频率学派分析将涉及在重复分析中改变缺失数据模式,这些改动反映了Mealli和Rubin (2015)的工作.基于Little等(2016a)的工作,我们增加了“部分随机缺失”的定义以及参数子集的可忽略性.
2.以前被称作“not missing at random”的数据,现在我们把它叫作“missingnot at random” (非随机缺失),我们认为新的表述更加准确.
3.应用中更加注意强调多重填补方法,而不是直接计算参数后验分布的方法.新的重点反映了灵活的多重填补方法软件的扩展,在这一发展背景下多重填补方法对应用统计学家更具吸引力.
4.我们增加了大量额外的测量误差、披露限制、稳健性推断以及临床试验数据方面的缺失数据应用.
5.重写了介绍非随机缺失数据的第15章,包括大量关于子样本回归和敏感性分析的新应用...