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Relative coarsening at random

机译：随机相对粗化

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Many types of data are often incompletely observed. How incompletely is typically randomly determined. Heitjan and Rubin (Annals of Statistics, 1991) proposed a condition, “coarsened at random” or CAR, ensuring ignorability of this randomness in discrete sample spaces. In general sample spaces CAR comes in two flavors according to whether it is defined in terms of probabilities or densities. In this paper, CAR defined in terms of densities, called relative CAR, is discussed as a condition for ignorability in a statistical model allowing for partial observation of random elements determining the degree of incompleteness in the observation of the data.
机译：通常会不完全观察到许多类型的数据。通常如何随机确定不完全程度。 Heitjan和Rubin（1991年统计年鉴）提出了一个条件，“随机变粗”或CAR，以确保离散样本空间中这种随机性的可忽略性。在一般的样本空间中，CAR是根据概率还是密度定义的，有两种形式。在本文中，将用密度定义的CAR（称为相对CAR）作为统计模型中可忽略性的条件进行了讨论，该模型允许部分观察随机元素，从而确定数据观察的不完全程度。

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