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  7. Statistical Methods for Handling Incomplete Data

Statistical Methods for Handling Incomplete Data

Jae Kwang Kim, Jun Shao
Livre relié | Anglais
146,95 €
+ 293 points
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Description

Due to recent theoretical findings and advances in statistical computing, there has been a rapid development of techniques and applications in the area of missing data analysis. Statistical Methods for Handling Incomplete Data covers the most up-to-date statistical theories and computational methods for analyzing incomplete data.

　

Features

  • Uses the mean score equation as a building block for developing the theory for missing data analysis

  • Provides comprehensive coverage of computational techniques for missing data analysis

  • Presents a rigorous treatment of imputation techniques, including multiple imputation fractional imputation

  • Explores the most recent advances of the propensity score method and estimation techniques for nonignorable missing data

  • Describes a survey sampling application

  • Updated with a new chapter on Data Integration

  • Now includes a chapter on Advanced Topics, including kernel ridge regression imputation and neural network model imputation

    • The book is primarily aimed at researchers and graduate students from statistics, and could be used as a reference by applied researchers with a good quantitative background. It includes many real data examples and simulated examples to help readers understand the methodologies.

    Spécifications

    Parties prenantes

    Auteur(s) :
    Jae Kwang KimJun Shao
    Editeur:
    CRC Press

    Contenu

    Nombre de pages :
    380
    Langue:
    Anglais

    Caractéristiques

    EAN:
    9780367280543
    Date de parution :
    19-11-21
    Format:
    Livre relié
    Format numérique:
    Genaaid
    Dimensions :
    156 mm x 234 mm
    Poids :
    707 g

    Les avis