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.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.