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J-GLOBAL ID：201902230056158725   Reference number：19A0889430

Miss and Myth in the Analysis of Missing Data

欠測データ解析のmissとmyth

Author (1)： KANO YUTAKA (大阪大 大学院基礎工学研究科)
Material： 日本統計学会誌  (Journal of the Japan Statistical Society. Japanese Issue)
Volume： 48  Issue： 2  Page： 199-214  Publication year： Mar. 2019 
JST Material Number： L2452A  ISSN： 0389-5602  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： measurement data ,  *statistical data ,  *maximum likelihood method ,  inference ,  Causality ,  data analysis ,  causal inference ,  *missing data
Semi thesaurus term： *missing data

JST classification (1)： Statistics  (AB08000H)

Reference (41)：

• 阿部貴行(2016).『欠測データの統計解析 』朝倉書店.
• Albert, P. S. and Follman, D. A. (2009). Shared-parameter models, in <i>Longitudinal Data Analysis</i> (eds. G. Fitzmaurice et al.), pp. 433-452. Chapman & Hall/CRC Press: Baca Raton, London.
• Anderson, T. W. (1957). Maximum likelihood estimates for a multivariate normal distribution when some observations are missing, Jour. Amer. Statist. Assoc., 52, 200-203.
• Bang, H. and Robins, J. M. (2005). Doubly robust estimation in missing data and causal inference models, Biometrics, 61, 962-973.
• Collins, L. M., Schafer, J. L. and Kam, C.-M. (2001). A comparison of inclusive and restrictive strategies in modern missing data procedures, Structural Equation Modeling, 6, 330-351.

Terms in the title (2)： 欠測データ ,  解析