MICE — Multivariat imputering gjennom kjedede ligninger
Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) er en iterativ prosedyre for håndtering av manglende data i multivariate datasett. Algoritmen, introdusert av Stef van Buuren og Karin Groothuis-Oudshoorn gjennom R-pakken mice (2011), fyller inn hver manglende variabel ved hjelp av en separat regresjonsmodell betinget på alle andre variabler, og sykler gjennom variablene gjentatte ganger til de imputerte verdiene konvergerer. Resultatet er m fullstendige datasett som analyseres separat og kombineres ved hjelp av Rubins regler.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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-algoritmenStatistikk↔ compare
- MatrisekompletteringMaskinlæring↔ compare
- Multippel imputasjonStatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →