Process / pipelineMissing data

অনুপস্থিত তথ্যের প্রক্রিয়া: MCAR, MAR, এবং MNAR

অনুপস্থিত তথ্যের প্রক্রিয়া, যা ১৯৭৬ সালে Donald Rubin প্রবর্তন করেন, ডেটাসেট থেকে পর্যবেক্ষণ কেন অনুপস্থিত তার একটি আনুষ্ঠানিক শ্রেণীবিন্যাস প্রদান করে। তিনটি বিভাগ — সম্পূর্ণ এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত (Missing Completely At Random - MCAR), এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত (Missing At Random - MAR), এবং এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত নয় (Missing Not At Random - MNAR) — অনুপস্থিতির সম্ভাবনার সাথে পর্যবেক্ষিত বা অপর্যবেক্ষিত মানগুলির সম্পর্ক বর্ণনা করে। সঠিক প্রক্রিয়া সনাক্ত করা অপরিহার্য কারণ এটি নির্ধারণ করে কোন বিশ্লেষণাত্মক কৌশল বৈধ এবং নিরপেক্ষ অনুমান সংরক্ষণ করে।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

অনুপস্থিত তথ্যের প্রক্রিয়া: MCAR, MAR, এবং MNAR
EM অ্যালগরিদমMICEএকাধিক প্রতিস্থাপন

উৎস

  1. Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63(3), 581–592. DOI: 10.1093/biomet/63.3.581

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Missing Data Mechanisms (MCAR, MAR, MNAR). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/missing-data-mechanisms

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.

Compare side by side
ScholarGateMissing Data Mechanisms (Missing Data Mechanisms (MCAR, MAR, MNAR)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/missing-data-mechanisms · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026