目次
第１部 概要と基本的なアプローチ（欠測値の統計分析；実験における欠測データ；重みづけ法を含む完全ケース・利用可能ケース分析；単一代入法；欠測データに由来する不確実性の扱い）
第２部 尤度ベースアプローチによる欠測データ分析（尤度に基づく推論；欠測メカニズムが無視可能な場合の尤度分解法；一般的なパタンの欠測に対する最尤推定法；最尤推定に基づく大標本の推論；ベイズと多重代入）
第３部 尤度ベースアプローチによる不完全データ分析：いくつかの事例（多変量正規分布による例：欠測メカニズムを考慮しない場合；ロバスト推定の統計モデル；不完全分類分割表に用いるモデル：欠測メカニズムを考慮しない場合；連続・カテゴリカル混合欠測データの取り扱い：欠測メカニズムを考慮しない場合；ランダムでない欠測に対する統計モデル）
著者等紹介
繁桝算男［シゲマスカズオ］
１９４６年愛媛県に生まれる。現在、東京大学名誉教授。Ｐｈ．Ｄ．
リトル，Ｒ．Ｊ．Ａ．［リトル，Ｒ．Ｊ．Ａ．］ ［Ｌｉｔｔｌｅ，Ｒｏｄｅｒｉｃｋ Ｊ．Ａ．］
ミシガン大学リチャード・Ｄ・レミントン記念講座教授（生物統計学）、統計学教授、社会調査研究所研究教授
ルービン，Ｄ．Ｂ．［ルービン，Ｄ．Ｂ．］ ［Ｒｕｂｉｎ，Ｄｏｎａｌｄ Ｂ．］
清華大学ヤウ数理科学センター教授、テンプル大学フォックス経営学部マレー・シュスターマン上級研究フェロー、ハーバード大学名誉教授（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）
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Go Extreme
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因果推論 感度分析 MCAR MAR MNAR 無視可能な欠測メカニズム 不確実性が過小評価 完全ケース分析 利用可能ケース分析 無回答バイアス 事後層化 単一代入法 ホットデック法 複数代入法 Rubinのルール 複数代入の適切性 尤度ベース推論 EMアルゴリズム マルコフ連鎖モンテカルロ法 完全条件付き指定 Kalman フィルタ ロバスト推定 一般位置モデル 選択モデル パターン混合モデル 診断手法 ANCOVA（共分散分析） 重み付け調整 回帰代入 ベイズ推論 対数線形モデル2025/11/18
