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【2h】

Propensity Score Estimation Using Classification and Regression Trees in the Presence of Missing Covariate Data

机译：在缺少协变量数据存在下使用分类和回归树的倾向评分估计

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Bas B.L. Penning de Vries; Maarten van Smeden; Rolf H.H. Groenwold;
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年度 2018
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1. The role of prediction modeling in propensity score estimation: An evaluation of logistic regression, bcart, and the covariate-balancing propensity score [J] . WyssR., EllisA.R., BrookhartM.A., American Journal of Epidemiology . 2014,第6期

机译：预测建模在倾向得分估计中的作用：逻辑回归，bcart和协变量平衡倾向得分的评估
2. A propensity score adjustment method for regression models with nonignorable missing covariates [J] . Jiang Depeng, Zhao Puying, Tang Niansheng Computational statistics & data analysis . 2016,第Null期

机译：具有不可忽略的缺失协变量的回归模型的倾向得分调整方法
3. Comparison of methods for handling covariate missingness in propensity score estimation with a binary exposure [J] . Donna L. Coffman, Jiangxiu Zhou, Xizhen Cai BMC Medical Research Methodology . 2020,第1期

机译：用二进制曝光对倾向分数估算处理协变量缺失的方法比较
4. Estimation of propensity score using spatial logistic regression [C] . Hilwin Nisa, Maria B T Mitakda, Suci Astutik Annual Basic Science International Conference . 2019

机译：使用空间逻辑回归估计倾向分数
5. Classification in the presence of missing covariates. [D] . Montazeri-Najafabadi, Zahra. 2007

机译：在缺少协变量的情况下进行分类。
6. The Role of Prediction Modeling in Propensity Score Estimation: An Evaluation of Logistic Regression bCART and the Covariate-Balancing Propensity Score [O] . Richard Wyss, Alan R. Ellis, M. Alan Brookhart, -1

机译：预测模型在倾向得分估计中的作用：逻辑回归bCART和协变量平衡倾向得分的评估
7. The Role of Prediction Modeling in Propensity Score Estimation: An Evaluation of Logistic Regression, bCART, and the Covariate-Balancing Propensity Score [O] . Richard Wyss, Alan R. Ellis, M. Alan Brookhart, 2014

机译：预测建模在倾向评分估计中的作用：对逻辑回归，BCART的评估和协变量平衡倾向分数

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