ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineMissing data

MICE — многомерная импутация посредством цепных уравнений

Многомерная импутация посредством цепных уравнений (MICE) — это итерационная процедура для обработки пропущенных данных в многомерных наборах данных. Алгоритм, представленный Стефом ван Бюреном и Карин Гроотхёйс-Оудсхорн в пакете R mice (2011), заполняет каждую пропущенную переменную с использованием отдельной регрессионной модели, обусловленной всеми другими переменными, циклически проходя по переменным до тех пор, пока импутированные значения не сойдутся. В результате получается m заполненных наборов данных, которые анализируются по отдельности и объединяются с использованием правил Рубина.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateMICE (Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/mice-imputation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026