Bayesian causal inference for observational studies with missingness in covariates and outcomes.

Zang, Huaiyu; Kim, Hang J; Huang, Bin; Szczesniak, Rhonda

Zang, Huaiyu; Kim, Hang J; Huang, Bin; Szczesniak, Rhonda.

Afiliação

Zang H; Heart Institute, Cincinnati Children's Hospital Medical Center, Cincinnati, Ohio, USA.
Kim HJ; Division of Statistics and Data Science, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio, USA.
Huang B; Division of Biostatistics and Epidemiology, Cincinnati Children's Hospital Medical Center, Cincinnati, Ohio, USA.
Szczesniak R; Department of Pediatrics, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio, USA.

Biometrics ; 79(4): 3624-3636, 2023 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37553770

Assuntos

Modelos Estatísticos; Humanos; Teorema de Bayes; Interpretação Estatística de Dados; Simulação por Computador; Causalidade

Palavras-chave

average causal effect; mixed covariate structures; multiple imputation; nonparametrics; observational health data; regression trees

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Modelos Estatísticos Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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