Missing Data in Longitudinal Studies : Strategies for Bayesian Modeling and Sensitivity Analysis

Langue : anglais

Edité par CRC Press Mär 2008, 2008

1584886099 / 9781584886099

Série : Livre 25 sur 110 - ISSN

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Neuware - Drawing from the authors' own work and from the most recent developments in the field, Missing Data in Longitudinal Studies: Strategies for Bayesian Modeling and Sensitivity Analysis describes a comprehensive Bayesian approach for drawing inference from incomplete data in longitudinal studies. To illustrate these methods, the authors employ several data sets throughout that cover a range of study designs, variable types, and missing data issues.The book first reviews modern approaches to formulate and interpret regression models for longitudinal data. It then discusses key ideas in Bayesian inference, including specifying prior distributions, computing posterior distribution, and assessing model fit. The book carefully describes the assumptions needed to make inferences about a full-data distribution from incompletely observed data. For settings with ignorable dropout, it emphasizes the importance of covariance models for inference about the mean while for nonignorable dropout, the book studies a variety of models in detail. It concludes with three case studies that highlight important features of the Bayesian approach for handling nonignorable missingness. With suggestions for further reading at the end of most chapters as well as many applications to the health sciences, this resource offers a unified Bayesian approach to handle missing data in longitudinal studies.…

N° de réf. du vendeur 9781584886099

Titre
Missing Data in Longitudinal Studies : Strategies for Bayesian Modeling and Sensitivity Analysis
Auteur
Michael J Daniels
Éditeur
CRC Press Mär 2008
Année de publication
2008
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1584886099
ISBN à 13 chiffres
9781584886099
Poids de l'article
599 grammes
Dimensions
236x165x23 mm
Série
Livre 25 sur 110: ISSN

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