Többszörös imputáció — MICE
A többszörös imputáció (MI), amelyet Donald B. Rubin vezetett be hivatalosan 1987-ben, egy elvileg megalapozott statisztikai eljárás a hiányzó adatok kezelésére. Az MI minden hiányzó értéket egyszeri pótlása helyett m-szer tölti ki a réseket — minden alkalommal a hiányzó adatok utólagos prediktív eloszlásából származtatva lehetséges értékeket —, így m teljes adatkészletet hoz létre. Mindegyik adatkészletet külön elemeznek, és az eredményeket Rubin összesítési szabályai segítségével egyetlen becsléshalmazba egyesítik. A MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) változat, amelyet van Buuren és Groothuis-Oudshoorn (2011) népszerűsített, a vegyes típusú változókra is kiterjeszti az eljárást azáltal, hogy minden változót sorban, feltételes regressziós modellek sorozatán keresztül imputál.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Tárgyhajlamossági pontszám illesztésKutatási statisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →