- Autor
- Kwiatkowski Andrzej
- Tytuł
- Metody imputacji w analizie danych niepełnych
- Źródło
- Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa, 2004, nr 13, s. 69-83, bibliogr. 9 poz.
- Tytuł własny numeru
- Metody badań procesów społeczno-ekonomicznych
- Słowa kluczowe
- Statystyka bayesowska, Analiza danych
Bayesian statistics, Data analysis - Uwagi
- streszcz.
- Abstrakt
- Braki odpowiedzi są zjawiskiem coraz powszechniej występującym w badaniach, zwłaszcza kwestionariuszowych. Standardową procedurą używaną w takiej sytuacji jest analiza pełnych obserwacji, czyli usunięcie obserwacji niepełnych i oparcie analiz na pełnych rekordach. Strategia taka zazwyczaj prowadzi do błędnego wnioskowania statystycznego. W pracy przed¬stawione zostały grupy metod stosowanych w analizie danych niepełnych. Wyróżniono wśród nich między innymi tzw. metody imputacji, w której brakujące elementy w zbiorze danych są zastępowane ich oszacowaniami. (abstrakt oryginalny)
- Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- Agarwal S., Learning from Incomplete Data, University of California, San Diego, 2001.
- Fichmann M., Cummings J.N., Multiple imputation for missing data:making the most of what you know, carnegie-mellon university, pittsburg PA, str. 13.
- King G., Honaker J., Joseph A., Sheve K., Analyzing Incomplete Science Data: An Alternative Algorithm for Multiple Imputation [w:]American Political Science Review, Vol 95, No 1, Marzec 2001, str. 49-69.
- Lee R., Ming-Xiu H., Salvucci S., A study of Imputation Algorithms, Working Paper No.2001-17, U.S.Department of Education, National Center for Education Statistics, Washington, DC:2001.
- Iittle R.J.A., Rubin D.B., Statistical Analysis with Mising Data, John Willey&Sons, Hoboken, New Jersey, 2002.
- Rubin D.B., Multiple Imputation after 18+ years (with discussion) [w:] Journal American Statistical Association 91, 1996, str. 473-489.
- Rubin D.B., Multiple Imputations in Sample Surveys-A Phenomenological Bayesian Approach to Nonresponse [w:] Proceedings of the Survey research Methods Section, American Statistical Association, str. 20-34.
- Schafer J.L., Olsen M.K., Multiple imputation for multivariance missng data problems: a data analyst's perspective, The Pennsylvania State University, 1998, str. 20.
- Schulte N.E., Imputation: Methods, Simulation Exleriments and practical Examples [w:] International StatisticalReview, Vol. 66, No. 2, 1998, str. 157-180.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1232-4671
- Język
- pol
