出版社内容情報
最尤法やベイズ法、EMアルゴリズム、種々の代入法など、欠測データの具体的な処理方法を厳選して紹介。
内容説明
ないデータは無視する?もっともらしい値を入れる?医学や社会科学・ビジネス分野など、人を対象とする分野で避けられない欠測データ。その解析法を誤ると、思わぬバイアスが生じかねない。これに対処すべく、最尤法やベイズ法、EMアルゴリズム、種々の代入法、重み付き推定方程式など、具体的な手法を厳選して紹介。近年の研究成果をベースに、読者を正しいデータ解析へと導く。
目次
1 はじめに:欠測のDo’s and Don’tsとガイドライン
2 欠測データに対する最尤法
3 EMアルゴリズム
4 単一代入と多重代入
5 回帰分析モデルにおける欠測データ解析
6 脱落を伴う経時測定データの解析
7 欠測データメカニズムの検討
著者等紹介
高井啓二[タカイケイジ]
関西大学商学部准教授
星野崇宏[ホシノタカヒロ]
慶應義塾大学経済学部・大学院経済学研究科教授
野間久史[ノマヒサシ]
情報・システム研究機構統計数理研究所准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
Hidenori Takahashi
1
最近LOCFが身の回りでよく使われるようになったが、臨床研究ではどうしても欠測データが出てしまうので、この様な網羅的な日本語の本が手元にあると安心。2019/02/18
shin_ash
0
星野先生の調査観察データの統計科学の続きとして読んでみた。根本的にNMARによる欠測は手の打ちようがなく「可能な限り欠測を減らす努力が必要」という極めて常識的な前提を再確認することができた。ただ、そうではない場合でも扱いが複雑になるケースが殆どとの印象を受けた。また、IPW推定量も万能ではなくそれなりに制約のある中での推定量である事が再認識できた。一方、欠測が多いならMCMCによる推定がシンプルになる様な気がする。ただしこれも前提がMARなのでMCMCといえど注意する必要がある。やはり欠測データは難しい。2017/06/25
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