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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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.
- Алгоритм EMСтатистика↔ compare
- Завершение матрицыМашинное обучение↔ compare
- Множественная импутацияСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →