Multiple Imputation
Multiple Imputation (MI), formally introduced by Donald B. Rubin in 1987, is a principled statistical procedure for handling missing data. Rather than replacing each missing value once, MI fills the gaps m times — each time drawing plausible values from the posterior predictive distribution of the missing data — producing m complete datasets. Each dataset is analysed independently, and the results are combined into a single set of estimates using Rubin's pooling rules. The MICE variant (Multivariate Imputation by Chained Equations), popularised by van Buuren and Groothuis-Oudshoorn (2011), extends the approach to mixed variable types by imputing each variable in turn through a sequence of conditional regression models.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
- 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. · URL
キュレーションされた主張
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関連手法
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