资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSSCI
文章类型：
机构：
[1]四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院
[2]四川省肿瘤医院研究所/四川省癌症防治中心,成都610041
四川省肿瘤医院
[3]电子科技大学医学院,成都610054
四川省人民医院
出处：
ISSN：
关键词：
缺失机制
缺失比例
联合模型
Little MCAR法
Logit响应模型法
摘要：
文章提出了数据缺失机制识别联合模型,并运用R 3.4.1软件、采用Bootstrap法重复模拟对所提出的联合模型在不同缺失机制、不同缺失比例下的识别效果进行评价.从重复模拟结果可知,联合模型在不同缺失比例下对完全随机缺失(MCAR)机制的识别效果较好(正确识别率为94.79％～95.29％),对随机缺失(MAR)机制的识别效果尚可(正确识别率为77.64％～78.72％).联合模型在两种缺失机制下在各缺失比例下的正确识别率均较为稳健.
基金：
国家自然科学基金青年项目(81602935);四川大学青年教师科研启动基金(2016SCU11006)
第一作者：
第一作者机构：
[1]四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
岳廷妍,邱建青,裴姣,等.数据缺失机制识别联合模型及评价[J].统计与决策.2019,35(16):71-74.
