השלמה מרובה — MICE
השלמה מרובה (MI), שהוצגה רשמית על ידי דונלד ב. רובין בשנת 1987, היא הליך סטטיסטי עקרוני לטיפול בנתונים חסרים. במקום להחליף כל ערך חסר פעם אחת, MI ממלא את הפערים m פעמים — בכל פעם שואב ערכים סבירים מהתפלגות החיזוי הפוסטריורית של הנתונים החסרים — ומייצר m מערכי נתונים שלמים. כל מערך נתונים מנותח באופן עצמאי, והתוצאות משולבות לקבוצה אחת של אומדנים באמצעות כללי השילוב של רובין. וריאנט MICE (השלמה רב-משתנית באמצעות משוואות שרשרת), שהפך פופולרי על ידי ואן בורן וגרוטהויס-אודשורן (2011), מרחיב את הגישה לסוגי משתנים מעורבים על ידי השלמת כל משתנה בתורו דרך רצף של מודלים רגרסיביים מותנים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- התאמת ציון נטייהסטטיסטיקה למחקר↔ compare