Ładuje się......

Multiple Imputation of a Randomly Censored Covariate Improves Logistic Regression Analysis

Randomly censored covariates arise frequently in epidemiologic studies. The most commonly used methods, including complete case and single imputation or substitution, suffer from inefficiency and bias. They make strong parametric assumptions or they consider limit of detection censoring only. We emp...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:J Appl Stat
Główni autorzy: Atem, Folefac D, Qian, Jing, Maye, Jacqueline E, Johnson, Keith A, Betensky, Rebecca A
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: 2016
Hasła przedmiotowe:
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5047523/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27713593
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1080/02664763.2016.1155110
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!