Какие методы используются для восстановления потерянных данных в статистических исследованиях?

Некоторые методы, которые используются для восстановления потерянных данных в статистических исследованиях:

• Метод HotDeck. hmbul.bmstu.ru Пропущенные значения признака восстанавливаются с помощью сходных комплектных объектов из представленного набора данных. hmbul.bmstu.ru
• Множественная импутация данных. hmbul.bmstu.ru На место каждого пропуска подставляют несколько значений. hmbul.bmstu.ru Затем на место отсутствующего значения подставляют среднее значение, рассчитанное по всем построенным моделям. hmbul.bmstu.ru
• Заполнение средними. swsys.ru www.tsi.lv Пропущенные значения заменяются средним значением признака, рассчитанным по имеющимся данным. www.hse.ru
• Заполнение по регрессии. swsys.ru В основу метода положены алгоритмы регрессионного анализа. swsys.ru Качество предсказания зависит от успешного выбора взятой за основу регрессионной модели. swsys.ru
• Метод сплайн-интерполяции. swsys.ru Математически обоснованный метод интерполяции, который показывает хорошие результаты. swsys.ru
• МП-оценивание (EM-алгоритм). swsys.ru Относится к категории методов моделирования. swsys.ru Особенность метода — построение модели порождения пропусков с последующим получением выводов на основании функции правдоподобия. swsys.ru
• Методы кластерного анализа. cyberleninka.ru Метод позволяет указать предпочтительный порядок восстановления данных и выявить случаи, когда пропуски не могут быть восстановлены по имеющимся данным. cyberleninka.ru
• Нейросетевые методы. cyberleninka.ru Основные условия применения метода: между данными должна прослеживаться причинно-следственная (вероятностная) связь, количество существующих наблюдений, по которым восстанавливаются пропуски, не должно быть малым. cyberleninka.ru