Results found: 2

Search results

Search:
in the keywords: imputacja wielokrotna

Sort By:

Limit search:

Comparison of Selected Multiple Imputation Methods for Continuous Variables – Preliminary Simulation Study Results

100%

Misztal M. A.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

2018

vol. 6

issue 339

73-98

Problem występowania danych niekompletnych i ich wpływu na wyniki analiz statystycznych nie jest związany z żadną konkretną dziedziną nauki – pojawia się w ekonomii, socjologii, edukacji, naukach behawioralnych czy medycynie. W przypadku większości klasycznych metod statystycznych wymagana jest kompletna informacja o zmiennych charakteryzujących badane obiekty, a typowym podejściem do brakujących danych jest po prostu ich usunięcie. Prowadzi to jednak do niewiarygodnych i obciążonych wyników analiz i nie jest zalecane w literaturze przedmiotu. Rekomendowaną metodą postępowania z brakującymi danymi jest imputacja wielokrotna. W artykule rozważono kilka wybranych jej metod. Szczególną uwagę zwrócono na wykorzystanie analizy głównych składowych (PCA) jako metody imputacji. Celem pracy była ocena jakości imputacji opartej na PCA na tle dwóch innych technik uzupełniania braków danych: imputacji wielokrotnej za pomocą równań łańcuchowych (MICE) i metody missForest. Porównania metod imputacji dokonano, wykorzystując podejście symulacyjne i generując braki danych w 10 kompletnych zbiorach danych z repozytorium baz danych Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine, z uwzględnieniem różnych mechanizmów generowania braków danych oraz różnych proporcji (10–50%) brakujących wartości. Do imputacji brakujących wartości zastosowano metodę równań łańcuchowych, metodę missForest oraz metodę opartą na głównych składowych (MIPCA). Znormalizowany pierwiastek kwadratowy błędu średniokwadratowego (NRMSE) wykorzystano jako miarę dokładności imputacji. Na podstawie przeprowadzonych analiz metoda missForest może być rekomendowana jako ta metoda wielokrotnej imputacji, która zapewnia najwyższą dokładność imputacji braków danych. Imputacja oparta na analizie głównych składowych (PCA) nie prowadzi do zadowalających wyników.

The problem of incomplete data and its implications for drawing valid conclusions from statistical analyses is not related to any particular scientific domain, it arises in economics, sociology, education, behavioural sciences or medicine. Almost all standard statistical methods presume that every object has information on every variable to be included in the analysis and the typical approach to missing data is simply to delete them. However, this leads to ineffective and biased analysis results and is not recommended in the literature. The state of the art technique for handling missing data is multiple imputation. In the paper, some selected multiple imputation methods were taken into account. Special attention was paid to using principal components analysis (PCA) as an imputation method. The goal of the study was to assess the quality of PCA‑based imputations as compared to two other multiple imputation techniques: multivariate imputation by chained equations (MICE) and missForest. The comparison was made by artificially simulating different proportions (10–50%) and mechanisms of missing data using 10 complete data sets from the UCI repository of machine learning databases. Then, missing values were imputed with the use of MICE, missForest and the PCA‑based method (MIPCA). The normalised root mean square error (NRMSE) was calculated as a measure of imputation accuracy. On the basis of the conducted analyses, missForest can be recommended as a multiple imputation method providing the lowest rates of imputation errors for all types of missingness. PCA‑based imputation does not perform well in terms of accuracy.

Podstawy matematyczne technik imputacyjnych

54%

Wesołowski J., Tarczyński J.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

2016

issue 9

7-54

W artykule przedstawiono podstawy metodologii imputacyjnej (w tym metodologii wielokrotnej imputacji), koncentrując się na wyjaśnieniu matematycznej strony zagadnień. Analizowano sytuację, gdy obserwacje tworzące pierwotną próbkę są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie, a braki odpowiedzi pojawiają się losowo w sposób niezależny od obserwacji. W szczególności wskazano na problemy pojawiające się, gdy w imputacji wielokrotnej stosowany jest standardowy estymator Rubina wariancji estymatora wielokrotnej imputacji i wskazano na możliwe ulepszenie tego popularnego estymatora. Punktem wyjścia analiz jest sytuacja, gdy za pojawianie się braków odpowiedzi odpowiada mechanizm deterministyczny.

The article presents the basics of imputation methodology (including the methodology of multiple imputation), focusing on understanding its mathematical background. We analyze the situation when observations in the original sample are independent random variables with identical distributions, and response or its lack is modeled by a random mechanism which is independent of observations. In particular, we point out to problems that arise when the standard Rubin estimate of the multiple imputation variance estimator is used. A possible improvement of this popular estimator is indicated. The starting point of the analysis is when the appearance of response deficiencies is caused by a deterministic mechanism.

В статье представлены основы импутационной методологии (в том числе методологии многократной импутации). Внимание в статье сосредоточено на прояснении математической стороны вопросов. Проанализирована ситуация, когда наблюдения формирующие оригинальную выборку являются независимыми случайными величинами с одинаковыми распределениями, а отсутствие ответов появляется случайно независимо от наблюдения. В частности статья указывает на проблемы, которые возникают когда используется стандартная оценка Рубина дисперсии оценки многократной импутации. В статье указано также на возможное улучшение этой популярной оценки. Отправной точкой анализа является ситуация, когда отсутствие ответов обясняет детерминический механизм.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

1 Misztal M. A.

1 Tarczyński J.

1 Wesołowski J.

1 2018

1 2016

Search results

Comparison of Selected Multiple Imputation Methods for Continuous Variables – Preliminary Simulation Study Results

Podstawy matematyczne technik imputacyjnych