图形和数值诊断工具用于后验预测检验多重插补模型
摘要：缺失数据通常通过多重插补来处理。多重插补过程的一个关键部分是选择合理的模型来生成不完整数据的可信值。本文提出了一种基于后验预测检验的方法，用于诊断基于后验预测检验的插补模型。为了评估插补模型的适合性，所提出的诊断方法将观测数据与在相应后验预测分布下生成的重复数据进行比较。如果插补模型与实质模型是适校的，那么观察到的数据应该位于相应预测后验分布的中心。设计了模拟和应用来研究参数化和半参数化插补方法，连续和离散的不完整变量，单变量和多变量的缺失模式的诊断方法。结果显示了所提出的诊断方法的有效性。
作者：Mingyang Cai, Stef van Buuren and Gerko Vink
论文ID：2208.12929
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-08-30