Vi granskar klassen av omvänd sannolikhetsviktning (IPW) för analys av saknade data under olika saknade datamönster och mekanismer. IPW-metoderna bygger på den intuitiva idén att skapa en pseudopopulation av viktade kopior av de kompletta fallen för att ta bort urvalsfördomar som införs av de saknade uppgifterna. Det krävs dock olika viktningsmetoder beroende på det saknade datamönstret och mekanismen. Vi börjar med ett enhetligt datamönster som saknas (dvs. En skalära som saknas och som anger om fullständiga uppgifter observeras eller inte) för att motivera tillvägagångssättet. Vi generaliserar sedan till mer komplexa inställningar. Vårt mål är att ge en begreppsmässig översikt över befintliga IPW-strategier och illustrera kopplingarna och skillnaderna mellan dessa.
Viktningsförfaranden för saknade data är baserade på att skapa viktade kopior av kompletta fall och sammanfattas kortfattat i REF.
On weighting approaches for missing data
{'venue': None, 'journal': 'Statistical Methods in Medical Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}