MICE — Багатовимірна імпютація за допомогою ланцюгових рівнянь
Багатовимірна імпютація за допомогою ланцюгових рівнянь (MICE) — це ітеративна процедура для роботи з відсутніми даними в багатовимірних наборах даних. Запроваджений Стефом ван Бюреном та Карін Гротгус-Аудсхорн за допомогою пакета R mice (2011), алгоритм заповнює кожну відсутню змінну за допомогою окремої регресійної моделі, обумовленої всіма іншими змінними, повторюючи цикли змінних доти, доки імпютовані значення не зійдуться. Результатом є m заповнених наборів даних, які аналізуються окремо та об'єднуються за правилами Рубіна.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/mice-imputation
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Алгоритм EMСтатистика↔ порівняти
- Завершення матрицьМашинне навчання↔ порівняти
- Множинне імпутуванняСтатистика↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →