I dati mancanti si riscontrano in quasi tutte le discipline scientifiche. In molti casi, il trattamento dei dati mancanti in un'analisi viene effettuato in modo casuale e ad hoc, portando, in molti casi, a inferenze non valide e conclusioni errate. Negli ultimi vent’anni circa, c’è stato un serio tentativo di comprendere le questioni e le difficoltà di fondo che derivano dai dati mancanti e il loro impatto sulle analisi successive. Molto è stato scritto sulla teoria sviluppata per l'analisi dei dati mancanti per modelli parametrici a dimensione finita. Ciò include un'ampia letteratura sui metodi basati sulla verosimiglianza e sull'imputazione multipla. Più recentemente, c'è stato un crescente interesse per i modelli semiparametrici che, grosso modo, sono modelli che includono sia una componente parametrica che una non parametrica. Tali modelli sono popolari perché gli stimatori in tali modelli sono più robusti rispetto ai tradizionali modelli parametrici. La teoria dei dati mancanti applicata ai modelli semiparametrici è sparsa in tutta la letteratura senza una trattazione completa e completa dell'argomento. Questo libro combina gran parte di ciò che è noto riguardo alla teoria della stima per i modelli semiparametrici con i dati mancanti in modo organizzato e completo. Si inizia con lo studio dei metodi semiparametrici quando non ci sono dati mancanti. La descrizione della teoria della stima per i modelli semiparametrici è ad un livello rigoroso e intuitivo, basandosi su idee geometriche per rafforzare l'intuizione e la comprensione della teoria. Questi metodi vengono quindi applicati a problemi con dati mancanti, censurati e grossolani con l'obiettivo di derivare stimatori quanto più robusti ed efficienti possibile. Anastasios A. Tsiatis è il professore di statistica Drexel presso la North Carolina State University. La sua ricerca si è concentrata sullo sviluppo di metodi statistici per la progettazione e l'analisi di studi clinici, analisi di sopravvivenza censurata, metodi sequenziali di gruppo, marcatori surrogati, metodi semiparametrici con dati mancanti e censurati e inferenza causale ed è stato il principale dottorato di ricerca. consulente per più di 30 studenti che lavorano in queste aree. È membro dell'American Statistical Association e dell'Institute of Mathematical Statistics. Ha ricevuto lo Spiegelman Award e lo Snedecor Award. È stato redattore associato degli Annali di statistica e di Statistics and Probability Letters ed è attualmente redattore associato per Biometrika.
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