Multiple Imputation — MICE
Multiple Imputation (MI), mismete andmete käsitlemise põhimõtteline statistiline protseduur, mille võttis 1987. aastal kasutusele Donald B. Rubin. MI ei asenda iga puuduvat väärtust ühekordselt, vaid täidab lüngad m korda – iga kord, kui tõmbab tõenäolisi väärtusi puuduvate andmete järeltulevast ennustavast jaotusest –, luues m täielikku andmestikku. Iga andmestikku analüüsitakse eraldi ja tulemused ühendatakse üheks hinnangukogumiks, kasutades Rubini koondamisreegleid. MICE variant (Multivariate Imputation by Chained Equations), mille populariseerisid van Buuren ja Groothuis-Oudshoorn (2011), laiendab lähenemisviisi segatüüpi muutujatele, imputeerides iga muutujat omakorda tingimuslike regressioonimudelite järjestuse kaudu.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Kalduvusskoori sobitamineUurimisstatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →