Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Pattern Imputation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Under military war weapon support the economic bond level estimation using generalized Petersen graph with imputation
Autorzy:
Rajoriya, Deepika
Shukla, Diwakar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/10583093.pdf
Data publikacji:
2023-02-24
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Graph
Petersen Graph
Estimator
Bias
Mean Squared Error (MSE)
Optimum Choice
Confidence intervals (CI)
Nodes (vertices)
Pattern Imputation
CI-Imputation (LLimputation and UL-imputation)
Economic Bonds
Military War
Weapon Support
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 1; 295-320
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Review of methods for data sets with missing values and practical applications
Autorzy:
Korczyński, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/433946.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
missing data pattern
missing data mechanism
complete-case analysis
available-case analysis
single imputation
likelihood-based methods
multiple imputation
weighting methods
Opis:
The aim of this paper is to revise the traditional methods (complete-case analysis, available-case analysis, single imputation) and current methods (likelihood-based methods, multiple imputation, weighting methods) for handling the problem of missing data and to assess their usefulness in statistical research. The paper provides the terminology and the description of traditional and current methods and algorithms used in the analysis of incomplete data sets. The methods are assessed in terms of the statistical properties of their estimators. An example is provided for the multiple imputation method. The review indicates that current methods outweigh traditional ones in terms of bias reduction, precision and efficiency of the estimation.
Źródło:
Śląski Przegląd Statystyczny; 2014, 12(18); 83-104
1644-6739
Pojawia się w:
Śląski Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies