A bidimensional finite mixture model for longitudinal data subject to dropout.

Spagnoli, Alessandra; Marino, Maria Francesca; Alfò, Marco

Spagnoli, Alessandra; Marino, Maria Francesca; Alfò, Marco.

Afiliación

Spagnoli A; Dipartimento di Sanità Pubblica e Malattie Infettive, Sapienza Università di Roma, Rome, Italy.
Marino MF; Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni, Università degli Studi di Firenze, Florence, Italy.
Alfò M; Dipartimento di Scienze Statistiche, Sapienza Università di Roma, Rome, Italy.

Stat Med ; 37(20): 2998-3011, 2018 09 10.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29873102

Asunto(s)

Trastornos del Conocimiento/genética; Estudios Longitudinales; Perdida de Seguimiento; Modelos Estadísticos; Anciano de 80 o más Años; Algoritmos; Femenino; Humanos; Masculino; Pruebas de Estado Mental y Demencia; Países Bajos

Palabras clave

informative missingness; latent variables; nonparametric maximum likelihood; sensitivity to nonignorability

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Estudios Longitudinales / Modelos Estadísticos / Trastornos del Conocimiento / Perdida de Seguimiento Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Aged80 / Female / Humans / Male País/Región como asunto: Europa Idioma: En Revista: Stat Med Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: Italia

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