মানুষের নমুনায় আমি 2 বার পয়েন্টে পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা করেছি। এখানে 1 জন 18 জন লোক রয়েছে এবং 13 কে সময়ে 2 (ফলোআপে 5000 টি হারিয়েছে)।
আমি Y 2 সময় পরিমাপ করা ফলাফলটি পুনঃস্থাপন করতে চাই (এবং ফলাফলটি 1 সময়ে পরিমাপ করা সম্ভব হয় না) এক্স সময় অনুসারে পরিমাপক 1 সেট করে। সমস্ত ভেরিয়েবলের কিছু অনুপস্থিত ডেটা রয়েছে। এটি বেশিরভাগ তুলনামূলকভাবে এলোমেলো প্রদর্শিত হয় বা নিখোঁজ হওয়া পর্যবেক্ষণ করা ডেটা দ্বারা ভাল বর্ণিত বলে মনে হয়। যাইহোক, ফলাফল Y এর অনুপস্থিতির সিংহভাগ ক্ষতি হ'ল ফলোআপের কারণে। আমি একাধিক অভিশংসন (আর :: ইঁদুর) ব্যবহার করব এবং এক্স এর মানগুলি গণনা করার জন্য সম্পূর্ণ ডেটাসেট ব্যবহার করব, তবে আমি ওয়াইয়ের প্রতিশ্রুতি সম্পর্কিত 2 টি বিবাদমান পরামর্শ পেয়েছি:
1) X এবং V (ভি = দরকারী সহায়ক ভেরিয়েবল) থেকে 18 কে এর সম্পূর্ণ নমুনায় গুণিত করুন।
2) অনুগামীদের হারিয়ে ফ্রি-আপের জন্য Y অভিযুক্ত করবেন না (এবং এটি পরবর্তী কোনও রেজ্রেশন মডেলিং থেকে তাদের বাদ দিন)।
প্রাক্তন বোধগম্য কারণ তথ্য তথ্য, তাই কেন এটি সমস্ত ব্যবহার করবেন না; তবে পরবর্তীকর্মীরা আরও স্বজ্ঞাত উপায়ে বোঝায় - Y ~ X + V এর উপর ভিত্তি করে 5000 লোকের জন্য ফলাফলটি গণনা করা ভুল বলে মনে হচ্ছে, তারপরে ঘুরে ফিরে Y ~ X অনুমান করা উচিত seems
কোনটি (আরও) সঠিক?
পূর্ববর্তী এই প্রশ্নটি কার্যকর, তবে ফলো-আপের ক্ষতির কারণে নিখোঁজ হওয়ার বিষয়টি সরাসরি সমাধান করে না (যদিও উত্তরটি সম্ভবত একই রকম; আমি জানি না)।