[发明专利]Meta分析数值缺失状态下MCMC模拟导向的基于多重填补法的缺失值处理的方法在审
| 申请号： | 201410376311.8 | 申请日： | 2014-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN104091094A | 公开（公告）日： | 2014-10-08 |
| 发明（设计）人： | 刘鸿 | 申请（专利权）人： | 刘鸿;周洁 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211100 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种Meta分析数值缺失状态下MCMC模拟导向的基于多重填补法的缺失值处理的方法，其特点是：以贝叶斯概率论为基点，以马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）随机模拟方法为导向，基于多重填补法的缺失值处理，应用于任意缺失模式的Meta分析数据缺失状态下，实现将缺失值处理与常规Meta分析中缺失数据集的一体化整合。该方法可最大程度的拟合缺失数据，以尽可能地保证提取数据的完整性和后续标准统计的可行性，显著提升Meta分析的统计检验效能，增强系统评价结果的稳健性和可靠性，增强对系统综述评价的科学性和全面性。 | ||
| 搜索关键词： | meta 分析 数值 缺失 状态 mcmc 模拟 导向 基于 多重 填补 处理 方法 | ||
【主权项】：
一种Meta分析数值缺失状态下MCMC模拟导向的基于多重填补法的缺失值处理的方法，其特征在于，以马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）随机模拟方法为导向，基于多重填补法的缺失值处理，应用于任意缺失模式的Meta分析数据缺失状态下，实现将缺失值处理与常规Meta分析中缺失数据集的一体化整合。
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