MICE — Multivariate Imputation by Chained Equations
Daudzvariantu imputācija ar ķēdes vienādojumiem (MICE) ir iteratīva procedūra, ko izmanto, lai apstrādātu trūkstošos datus daudzvariantu datu kopās. Šo algoritmu, ko ieviesuši Stef van Buuren un Karin Groothuis-Oudshoorn ar R pakotni mice (2011), veic, katru trūkstošo mainīgo aizpildot ar atsevišķu regresijas modeli, kas nosacīts ar visiem citiem mainīgajiem, atkārtoti izbraucot cauri mainīgajiem, līdz imputētās vērtības konverģē. Rezultātā tiek iegūtas m aizpildītas datu kopas, kuras analizē atsevišķi un apvieno, izmantojot Rubīna noteikumus.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- van Buuren, S., & Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). mice: Multivariate imputation by chained equations in R. Journal of Statistical Software, 45(3), 1–67. DOI: 10.18637/jss.v045.i03 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/mice-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.
- EM algoritmsStatistika↔ compare
- Matricas pabeigšanaMašīnmācīšanās↔ compare
- Daudzveida imputācijaStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →