Metodbevispost

MICE

Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) is an iterative procedure for handling missing data in multivariate datasets. Introduced by Stef van Buuren and Karin Groothuis-Oudshoorn through the R package mice (2011), the algorithm fills each missing variable using a separate regression model conditioned on all other variables, cycling through variables repeatedly until the imputed values converge. The result is m completed datasets that are analysed separately and combined using Rubin's rules.

Sources recorded, not reviewed

Källpost

Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.

Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE)

Taxonomisk metodpost · process-pipeline / statistics

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

Öppna fullständig metod

Kuraterade påståenden

Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.

Inga kuraterade påståenden ännu

Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.

Relaterade metoder

Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.

Used in the same domainEM Algorithmmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoMatrix Completionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMultiple Imputationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.