Applications of Modern Missing Data Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Nathaniel Schenker

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-06-15

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584881018

丛书系列:

图书标签:

• 缺失数据
• 现代方法
• 统计学
• 数据分析
• 应用
• 机器学习
• 数据挖掘
• R语言
• Python
• 推断统计

《现代缺失数据方法应用》图书简介 核心主题与前沿视角 本书旨在深入探讨和系统梳理现代统计学中处理缺失数据问题的各种先进方法论及其在实际研究中的应用。数据缺失是当今实证科学研究中普遍存在的挑战，其处理不当往往会导致估计偏差、效率降低甚至得出误导性的结论。本书超越了传统的单一步骤或简单删除策略，着重介绍了一系列基于严谨统计理论的、更为稳健和高效的处理框架。 内容结构与章节概览 本书内容组织严密，从基础理论到复杂模型的应用，层层递进，确保读者能够全面掌握现代缺失数据处理的精髓。 第一部分：缺失数据的理论基础与诊断 本部分首先确立了缺失数据研究的理论基石。我们将详细介绍缺失数据机制的分类：完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）。通过对这些机制的深刻理解，读者能够判断自身数据集所面临的挑战类型，并选择最恰当的分析策略。随后，本书介绍了多种诊断工具，用于量化缺失数据的模式和严重程度，包括可视化的方法和统计检验，帮助研究人员在建模前对数据质量有一个清晰的认识。我们强调，正确的机制识别是有效处理的第一步。 第二部分：最大似然法与期望最大化（EM）算法 最大似然估计（MLE）是处理可观测数据推断的黄金标准之一。本书详细阐述了在存在缺失数据的情况下如何构建和优化似然函数。核心内容集中于期望最大化（EM）算法。我们不仅解释了EM算法的迭代思想——E步（期望）和M步（最大化），还展示了如何将其应用于线性模型、广义线性模型（GLM）乃至更复杂的混合效应模型。对于EM算法的收敛性、唯一性和效率，本书提供了严格的数学推导和直观的解释，并讨论了在实际应用中可能遇到的计算挑战及其解决方案。 第三部分：多重插补（Multiple Imputation, MI）的深度解析 多重插补是当前应用最为广泛且被统计学界高度推荐的处理MAR数据的技术。本书将多重插补视为一个系统性的三步流程：插补（Imputation）、分析（Analysis）和汇总（Pooling）。 在“插补”阶段，本书详尽介绍了构建有效插补模型的原则，包括变量的选择、多变量正态性假设下的MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法，以及针对非正态数据（如计数数据或二元数据）的贝叶斯插补方法。我们对比了不同的插补方法，如链式方程法（MICE）的优势和局限性。 在“分析”阶段，重点在于如何正确地结合来自$M$个完整数据集的分析结果，我们详细阐述了Rubin的组合规则，包括对参数估计量的均值和标准误的计算，确保推断结果的有效性和准确性。 第四部分：利用完全信息（Full Information）的先进技术 针对复杂模型或当插补模型难以精确指定时，利用“完全信息”的方法提供了强大的替代方案。 全信息最大似然（FIML）： FIML方法直接在观测数据上最大化对所有数据的似然函数，无需显式插补。本书详细探讨了FIML在结构方程模型（SEM）和混合效应模型中的实施细节。我们分析了FIML在处理MAR数据时的渐近效率，并讨论了其对模型设定的敏感性。 加权估计法： 当数据被认为是MAR时，可以通过构建权重来模拟一个完全随机数据（MCAR）的样本。本书介绍了逆概率加权（IPW）方法，特别是倾向得分（Propensity Score）在加权估计中的应用，这在因果推断的背景下尤为重要。我们探讨了IPW估计量的稳健性和有效性，以及如何使用稳健标准误来校正因估计模型（倾向得分模型）的误差。 第五部分：处理非随机缺失（MNAR）的挑战与前沿探索 MNAR是处理最困难的一类缺失。本书并未回避这一挑战，而是深入探讨了当前用于识别和建模MNAR的几种主流策略。 敏感性分析： 这是处理MNAR数据的核心步骤。我们将引导读者如何通过设定不同的MNAR假设（例如，基于可观测协变量或基于残差的模型），并观察主要分析结果的变化范围，从而评估研究结论对MNAR假设的敏感程度。 选择模型（Selection Models）与模式混合模型（Pattern-Mixture Models）： 本部分将这些复杂模型的理论基础和构建步骤清晰地呈现出来。这些模型试图通过明确假设缺失过程与未缺失数据之间的关系来进行估计，尽管它们高度依赖于模型假设的正确性。 第六部分：实际应用与软件实现 本书的价值不仅在于理论阐述，更在于其实用性。每一章节的理论介绍后，都会紧随相应的案例研究，并提供主流统计软件（如R、Stata或SAS）中的具体代码示例和操作指南。我们将展示如何利用流行的包（如R中的`mice`包、`lavaan`包进行FIML）来高效地实施前述方法。通过真实世界的数据集（例如医学试验、社会调查数据），读者可以亲手实践如何从数据导入、缺失诊断、方法选择到最终报告结果的全过程。 目标读者 本书面向统计学、社会科学、生物统计学、医学研究、经济学及其他依赖实证数据的研究生、研究人员和专业人士。它要求读者具备一定的回归分析和统计推断基础，但力求以清晰的语言和丰富的案例，将复杂的现代缺失数据方法普及化，使之成为研究工具箱中不可或缺的一部分。 总结 《现代缺失数据方法应用》提供了一个全面、深入且面向实践的框架，指导研究者如何以最严谨和高效的方式应对数据缺失这一普遍难题，从而确保研究结论的可靠性和可信度。本书是连接统计理论与高标准实证研究的桥梁。

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