Viacnásobné imputácie — MICE
Viacnásobné imputácie (MI), formálne zavedené Donaldom B. Rubinom v roku 1987, sú princípovým štatistickým postupom na spracovanie chýbajúcich údajov. Namiesto jednorazového nahradenia každej chýbajúcej hodnoty MI vyplní medzery m-krát — pričom zakaždým čerpá pravdepodobné hodnoty z posteriornej prediktívnej distribúcie chýbajúcich údajov — čím sa vytvorí m kompletných dátových súborov. Každý dátový súbor sa analyzuje nezávisle a výsledky sa kombinujú do jedného súboru odhadov pomocou Rubinových pravidiel spájania. Varianta MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations), spopularizovaná van Buurenom a Groothuis-Oudshoornovou (2011), rozširuje tento prístup na zmiešané typy premenných imputovaním každej premennej postupne prostredníctvom sekvencie podmienených regresných modelov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Zdroje
- 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. link ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Multiple Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/statistics/multiple-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.
- Zodpovedajúce skóre sklonuŠtatistika vo výskume↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →