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加权估计方程用于缺失数据的处理
在医学研究过程中缺失数据现象是普遍存在的[1-3],目前实际应用中对缺失值处理的方法主要采用缺失值的删失以及单一填补[4-5].随着统计软件相关程序的实现,更有效的缺失值处理方法逐渐引起研究者的关注,如基于多重填补的方法,基于参数似然的方法以及基于加权估计的方法[6-7].weighted estimating equations (WEE)法是加权估计法中的一种,是广义估计方程(gemeralized estimating equations,GEE)方法的推广,被认为估计效率高,稳健性好,尤其在模型假定错误的情况下,仍可以获得更接近真实值的无偏估计.目前,国际对于缺失数据处理方法的理论应用研究热点多为WEE法[8-10],而国内相对集中于多重填补的研究[10-14],对于WEE法的研究应用相对较少.因此本文对WEE法的理论框架进行详细介绍.
