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The Generalized Estimating Equation Approach When Data are Not Missing Completely at Random

Myunghee Cho Paik刊期 1997-12 · 卷 92（440）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

数据并非完全随机缺失时的广义估计方程方法AI 解读

We propose two methods for handling missing data in generalized estimating equation (GEE) analyses: mean imputation and multiple imputation. Each provides valid GEE estimates when data are missing at random. Missing outcomes are imputed sequentially starting from the outcome nearest in time to the observed outcome. The estimators from the two kinds of imputation are compared with the weighting method of Robins et al. We show that multiple imputation with an infinite number…

微观 · 面板数据
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