欠損データ処理

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رؤى - 欠損データ処理

臨床リスク予測モデル構築において、予測精度向上と将来の患者への適用を考慮すると、決定論的補完法が有効であり、ブートストラップ法と組み合わせることで、モデルの性能を効果的に検証できる。

無視できない欠損データを持つガウシアンコピュラモデルにおいて、補助的な周辺分位数を活用することで、コピュラ相関の正確な推定と、効率的な多重代入が可能になる。

本稿では、治験における管理上の研究中止によって生じる欠損データを、治療方針戦略の枠組みの中で補完するための新しい方法を提案する。

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