Monte Carlo Simulation with Missing Data
Monte Carlo simulation with missing data combines stochastic simulation — drawing random values from probability distributions — with principled missing-data strategies such as multiple imputation. Instead of discarding incomplete records or substituting a single fill-in value, the method generates many simulated complete datasets, runs the target analysis on each, and pools the results to yield estimates that honestly reflect both sampling uncertainty and uncertainty due to missingness.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2nd ed.). Wiley. · ISBN 978-0471183860
- van Buuren, S. (2018). Flexible Imputation of Missing Data (2nd ed.). CRC Press / Chapman & Hall. · URL
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.