【摘 要】
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构建因果网络图有助于了解因子间的相互作用.在社会学、生物学、行为学、经济学等领域的研究中,如何判断一个因果作用的实际大小,有必要对一些协变量(也就是我们通常所说的混
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构建因果网络图有助于了解因子间的相互作用.在社会学、生物学、行为学、经济学等领域的研究中,如何判断一个因果作用的实际大小,有必要对一些协变量(也就是我们通常所说的混杂因子)进行控制,使因果作用可识别.但这种变量的选择在很多情况下不是唯一的.该文将通过控制不同协变量后因果作用估计的渐近方差进行比较,说明:在控制了必要的混杂因子,保证因果作用可识别的条件下,对任何背景变量进行控制,因果作用估计的方差将会变大.在实际调查研究中,数据缺失情况非常普遍.EM算法是解决缺失数据的一种强有力的统计工具,它可以纠正由于忽略缺失机制带来的错误结论.该文通过一个数值模拟例子说明EM算法在缺失机制不可忽略情况下仍能正确地进行估计和假设检验.并与仅使用完全数据的统计分析方法结果进行比较,说明该文所提出的方法处理缺失数据的优越性.最后利用SARS患者的真实数据进一步说明该文所提方法的应用.
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