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在统计调查的过程中，由于受访者对问题的遗漏、拒绝，或是调查员与调查问卷本身存在的一些疏忽，使得记录经常会出现 缺失数据 (Missing Data) 的问题。但是，几乎所有标准统计方法都假设每个个案具有可用于分析的所有变量信息，因此缺失数据就成为进行统计研究或问卷调查的工作人员所必须解决的一个问题。
Doubly robust Thompson sampling for linear payoffs
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月30日
Fed-MIWAE: Federated Imputation of Incomplete Data via Deep Generative Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月17日
Improve Efficiency of Doubly Robust Estimator when Propensity Score is Misspecified
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月15日
State space model multiple imputation for missing data in non-stationary multivariate time series with application in digital Psychiatry
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月13日
Likelihood-based Missing Data Analysis in Crossover Trials
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月8日
Convergent estimators of variance of a spatial mean in the presence of missing observations
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月9日
Missing Data Imputation with Graph Laplacian Pyramid Network
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月10日
Nonparametric Copula Models for Multivariate, Mixed, and Missing Data
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月7日
Missingness Augmentation: A General Approach for Improving Generative Imputation Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月6日
Verifiable identification condition for nonignorable nonresponse data with categorical instrumental variables
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月5日
Learning from data with structured missingness
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月4日
Multiple Imputation Through XGBoost
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月3日
Graphical Models of Entangled Missingness
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月4日
Multiple Imputation Approaches for Epoch-level Accelerometer data in Trials
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
Variational Inference for Longitudinal Data Using Normalizing Flows
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月24日
参考链接
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