الاستيفاء المتعدد — MICE
الاستيفاء المتعدد (MI)، الذي قدمه دونالد بي. روبين رسميًا في عام 1987، هو إجراء إحصائي منهجي للتعامل مع البيانات المفقودة. بدلاً من استبدال كل قيمة مفقودة مرة واحدة، يملأ الاستيفاء المتعدد الفجوات m مرة — في كل مرة يتم سحب قيم معقولة من التوزيع التنبؤي البعدي للبيانات المفقودة — مما ينتج عنه m مجموعة بيانات كاملة. يتم تحليل كل مجموعة بيانات بشكل مستقل، ويتم دمج النتائج في مجموعة واحدة من التقديرات باستخدام قواعد روبين للدمج. يوسع متغير MICE (الاستيفاء المتعدد بالمعادلات المتسلسلة)، الذي شاعته فان بورين وجروثويس-أودشورن (2011)، النهج ليشمل أنواع المتغيرات المختلطة عن طريق استيفاء كل متغير بدوره من خلال سلسلة من نماذج الانحدار الشرطية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
المصادر
- Rubin, D.B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. Wiley. DOI: 10.1002/9780470316696 ↗
- van Buuren, S. & Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). mice: Multivariate Imputation by Chained Equations in R. Journal of Statistical Software, 45(3), 1–67. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/multiple-imputation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- مطابقة درجات الميلإحصاء البحث↔ compare