Voici un exemple de clause de fond comme sujet de la sentence. Tau et p-Tau ont été transformés en grumes pour réduire l`asymétrie dans leur distribution. En outre, en ce qui concerne la norme FCS MI, des travaux supplémentaires sont nécessaires pour comprendre les propriétés statistiques de l`algorithme SMC-FCS. Robert E. Dans ces contextes, les données sont parfois appelées «risques semi-concurrents», «semi» faisant référence au fait que la mort est un risque concurrent pour l`événement d`intérêt, mais non le vice-versa6, 7. L`édition de fond brouille souvent en réécriture. Nous insistons sur le fait que l`utilisation d`un modèle d`imputation compatible ne garantit pas qu`elle est correctement spécifiée – cela n`est vrai que si, outre le modèle de fond étant correctement spécifié, f (X | Z, φ) est correctement spécifié. Par exemple, supposons que le modèle de fond est Y | X ~ (ψ 0 + 1, σ2) et le modèle d`imputation est X | Y ~ N (ω0 + ω1Y + ω2Y2, σω2), avec chacun des coefficients de régression se situant dans (-∞, + ∞). Lorsque l`on dessine à partir de la postérieure des paramètres de régression logistique (équation (5)), nous avons utilisé une normale multivariée, avec une moyenne égale à la MLE et la covariance de variance correspondant à l`inverse de la matrice d`information de données «observée». Par exemple, l`algorithme SMC-FCS a pris six fois plus de temps que le FCS standard pour créer 10 imputations pour un jeu de données simulé à partir du premier scénario de simulation (régression linéaire avec effets de covariables quadratiques).

Par exemple, si l`on croit que deux covariables peuvent interagir dans leur effet sur Y, on peut imputer compatiblement avec un modèle f (Y | X, Z, ψ) qui inclut l`interaction correspondante. Par exemple, nous pourrons peut-être inclure dans le modèle d`imputation des variables dites auxiliaires qui ne sont pas utilisées au stade de l`analyse. De plus, dans de nombreux cas, le SMC-FCS n`équivaut pas à l`imputation d`un modèle conjoint, et ne satisferait donc pas la définition de la camaraderie de Meng, qui suppose que l`imputation provient d`un modèle conjoint bayésien bien défini. Initiative de neuroimagerie de la maladie d`Alzheimer; MCI: déficience cognitive légère; AD: la maladie d`Alzheimer. L`expression «débattu» est maladroite et non idiomatique, si (C) est erronée. En outre, l`utilisation de l`im a conduit à des améliorations pratiquement importantes dans la précision des associations estimées, comparativement à CC. Avec x2 log-normalement distribué, les deux JAV et SMC-FCS ont été quelque peu partial pour β1 et β3, bien que les préjugés de JAV étaient plus petits. L`expression “pas moins de 500 revues historiquement orientées” est parfaitement correcte, et l`expression “pas moins de 500 revues historiquement orientées”, alors qu`elle peut sembler correcte, est mal morte. En comparant les estimations de SMC-FCS avec le cas complet et le FCS passif, nous constatons que les coefficients linéaires et quadratiques de l`Aβ 1-42 sont beaucoup plus proches des estimations complètes de cas, avec la signification statistique du coefficient quadratique conservé (tableau 5).

Des études sur le déclin cognitif et la maladie d`Alzheimer, par exemple, se sont montrées sujettes à un biais de survie, une forme de biais de sélection qui survient lorsque ceux qui survivent pour être évalués pour le résultat ne sont pas représentatifs de la générale5 sous-jacente. Ceux-ci commencent généralement par une conjonction de subordination (voir la règle «sur un bus blanc» dans ce post. Nous parlons de «revues historiquement orientées», et les revues sont des éléments dénombrables discrets. Enfin, si les modèles covariables ne sont pas valides semi-compatibles, en général, on ne s`attendrait pas à ce que l`estimateur ψ ∧ MI soit cohérent. Meng6 et Schafer7) pour l`application de l`im en général, en vertu desquelles des modèles d`imputation sont utilisés qui sont riches et n`imposent pas d`hypothèses qui sont par la suite assouplies dans les modèles de fond. Cependant, la spécification d`un modèle commun est difficile quand il y a un certain nombre de covariables partiellement observées, en particulier lorsque certains sont continus et certains sont discrets.