Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 7 van 21 gevonden artikelen
 
 
  Hypothesis Testing in Multivariate Linear Models with Randomly Missing Data
 
 
Titel: Hypothesis Testing in Multivariate Linear Models with Randomly Missing Data
Auteur: Barton, Curtis N.
Cramer, Elliot C.
Verschenen in: Communications in statistics
Paginering: Jaargang 18 (1989) nr. 3 pagina's 875-895
Jaar: 1989
Inhoud: A common problem in multivariate general linear models is partially missing response data. The usual analysis method in the presence of missing data is listwise deletion. An approach is presented which allows hypothesis testing using all data which are observed. An EM algorithm was used for parameter estimation. Rao's F approximation for Wilks' A with adjusted error degrees of freedom was evaluated using a Monte Carlo simulation. The resulting test statistic consistently yielded slightly conservative test sizes and substantially greater test powers than listwise deletion.
Uitgever: Taylor & Francis
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 7 van 21 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland