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Conditions for Ignoring the Missing-Data Mechanism in Likelihood Inferences for Parameter Subsets

Roderick J. Little · Donald B. Rubin · Sahar Z. Zangeneh刊期 2017-01-02 · 卷 112（517）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

参数子集似然推断中可忽略缺失机制的条件AI 解读

For likelihood-based inferences from data with missing values, models are generally needed for both the data and the missing-data mechanism. However, modeling the mechanism can be challenging, and parameters are often poorly identified. Rubin in 1976 showed that for likelihood and Bayesian inference, sufficient conditions for ignoring the missing data mechanism are (a) the missing data are missing at random (MAR), in the sense that missingness does not depend on the missing…

贝叶斯
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