बहुविध प्रतिस्थापन — MICE
बहुविध प्रतिस्थापन (Multiple Imputation - MI), जिसे औपचारिक रूप से 1987 में डोनाल्ड बी. रुबिन द्वारा प्रस्तुत किया गया था, लुप्त डेटा को संभालने के लिए एक सैद्धांतिक सांख्यिकीय प्रक्रिया है। प्रत्येक लुप्त मान को एक बार बदलने के बजाय, MI अंतराल को m बार भरता है — प्रत्येक बार लुप्त डेटा के पश्च भविष्य कहनेवाला वितरण से संभावित मान निकालकर — जिससे m पूर्ण डेटासेट उत्पन्न होते हैं। प्रत्येक डेटासेट का स्वतंत्र रूप से विश्लेषण किया जाता है, और परिणामों को रुबिन के पूलिंग नियमों का उपयोग करके अनुमानों के एक एकल सेट में संयोजित किया जाता है। MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) का प्रकार, जिसे वैन ब्यूरेन और ग्रूथूस-ओडशूर्ण (2011) द्वारा लोकप्रिय बनाया गया था, प्रत्येक चर को बारी-बारी से सशर्त प्रतिगमन मॉडल के अनुक्रम के माध्यम से प्रतिस्थापित करके मिश्रित चर प्रकारों तक दृष्टिकोण का विस्तार करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/multiple-imputation
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