求：J. G. Ibrahim广义线性模型论文3篇

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

【题 名】：Incomplete data in generalized linear models
【作 者】：Joseph G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】： American Statistical Association
【年, 卷(期), 起止页码】：Vol. 85, No. 411 (Sep., 1990), pp. 765-769
【全文链接】：http://www.jstor.org/pss/2290013


【题 名】：Parameter Estimation from Incomplete Data in Binomial Regression When the Missing Data Mechanism is Nonignorable
【作 者】：Joseph G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】：biometrics
【年, 卷(期), 起止页码】：Vol. 52, No. 3 (Sep., 1996), pp. 1071-1078
【全文链接】：http://www.jstor.org/pss/2533068


【题 名】：Missing covariates in generalized linear models when the missing data mechanism is non-ignorable
【作 者】：J. G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】：Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)
【年, 卷(期), 起止页码】：Volume 61, Issue 1, pages 173–190, 1999
【全文链接】：http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9868.00170/abstract

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Ibrahim 广义线性模型 Brahim 线性模型 him 模型 论文 线性 Ibrahim

yncxhz 发表于 2010-11-7 09:57
【题 名】：Incomplete data in generalized linear models
【作 者】：Joseph G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】： American Statistical Association
【年, 卷(期), 起止页码】：Vol. 85, No. 411 (Sep., 1990), pp. 765-769
【全文链接】：http://www.jstor.org/pss/2290013


【题 名】：Parameter Estimation from Incomplete Data in Binomial Regression When the Missing Data Mechanism is Nonignorable
【作 者】：Joseph G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】：biometrics
【年, 卷(期), 起止页码】：Vol. 52, No. 3 (Sep., 1996), pp. 1071-1078
【全文链接】：http://www.jstor.org/pss/2533068


【题 名】：Missing covariates in generalized linear models when the missing data mechanism is non-ignorable
【作 者】：J. G. Ibrahim
【期刊、会议、单位名称】：Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)
【年, 卷(期), 起止页码】：Volume 61, Issue 1, pages 173–190, 1999
【全文链接】：http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9868.00170/abstract

我找到了第3篇：

我也看看。

3# hzdgt

Parameter Estimation from Incomplete Data in Binomial Regression When the Missing Data Mechanism is Nonignorable

4# sortout
1 st paper  incomplete data