MICE — การเติมข้อมูลที่ขาดหายไปหลายตัวแปรด้วยสมการลูกโซ่
การเติมข้อมูลที่ขาดหายไปหลายตัวแปรด้วยสมการลูกโซ่ (Multivariate Imputation by Chained Equations - MICE) เป็นกระบวนการวนซ้ำสำหรับการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลหลายตัวแปร Stef van Buuren และ Karin Groothuis-Oudshoorn ได้นำเสนอวิธีนี้ผ่านแพ็คเกจ R ชื่อ mice (2011) โดยอัลกอริทึมจะเติมค่าตัวแปรที่ขาดหายไปแต่ละตัวโดยใช้แบบจำลองการถดถอยแยกต่างหาก ซึ่งมีเงื่อนไขอยู่กับตัวแปรอื่น ๆ ทั้งหมด และจะวนซ้ำผ่านตัวแปรต่าง ๆ จนกว่าค่าที่เติมจะลู่เข้า ผลลัพธ์ที่ได้คือชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ m ชุด ซึ่งจะถูกวิเคราะห์แยกกันและนำมารวมกันโดยใช้กฎของ Rubin
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ขั้นตอนวิธี EMสถิติศาสตร์↔ compare
- การเติมเต็มเมทริกซ์การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Multiple Imputationสถิติศาสตร์↔ compare