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On inference for Kendall's τ within a longitudinal data setting

机译：在纵向数据设置中推断肯德尔的τ

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Kendall's r is a non-parametric measure of correlation based on ranks and is used in a wide range of research disciplines. Although methods are available for making inference about Kendall's r, none has been extended to modeling multiple Kendall's rs arising in longitudinal data analysis. Compounding this problem is the pervasive issue of missing data in such study designs. In this article, we develop a novel approach to provide inference about Kendall's r within a longitudinal study setting under both complete and missing data. The proposed approach is illustrated with simulated data and applied to an HIV prevention study.
机译：肯德尔的r是基于等级的非参数相关性度量，被广泛用于研究领域。尽管可以使用推断Kendall的方法，但没有一种方法已扩展为对纵向数据分析中出现的多个Kendall的rs建模。使这种问题复杂化的是在此类研究设计中普遍存在的数据丢失问题。在本文中，我们开发了一种新颖的方法，可以在完整数据和缺失数据的情况下，在纵向研究环境中提供有关Kendall r的推论。通过模拟数据说明了所建议的方法，并将其应用于HIV预防研究。

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