Какие существуют методы восстановления утраченных данных в статистике?

Некоторые методы восстановления утраченных данных (пропусков) в статистике:

• Удаление наблюдений. education.yandex.ru Пропущенные значения можно удалять по строкам и по колонкам. education.yandex.ru Такой подход используют, когда много наблюдений и мало пропусков или проводят предварительный анализ. education.yandex.ru
• Замена с учётом других значений в столбце. education.yandex.ru Пропущенные значения заменяют на среднюю оценку по другим наблюдениям. education.yandex.ru Помимо средней оценки, можно использовать медиану или моду. education.yandex.ru
• Метод HotDeck. hmbul.bmstu.ru Пропущенные значения восстанавливают, используя значения сходных объектов из представленного набора данных. hmbul.bmstu.ru В основе метода лежит предположение, что если объекты схожи между собой по значениям одной переменной, то они схожи и по значениям другой. hmbul.bmstu.ru
• Алгоритм resampling. hmbul.bmstu.ru Итерационный метод, который возможен в двух модификациях. hmbul.bmstu.ru В первой модификации пропущенные значения некомплектных наблюдений случайным образом заменяют на соответствующие значения комплектных наблюдений из исходного массива данных, далее строят уравнение регрессии. hmbul.bmstu.ru Во втором варианте уравнение регрессии получают из комплектной подматрицы. hmbul.bmstu.ru
• Метод сплайн-интерполяции. masters.donntu.ru Математически обоснованный метод интерполяции, который показывает хорошие результаты. masters.donntu.ru Для успешного применения необходимо, чтобы данные следовали определённому условию. masters.donntu.ru
• Методы многократного заполнения. masters.donntu.ru Их преимущество в том, что они преодолевают недостаток методов однократного заполнения в смысле большего разброса дисперсии оценки. masters.donntu.ru
• МП-оценивание (EM-алгоритм). masters.donntu.ru Относится к категории методов моделирования. masters.donntu.ru Особенность метода — построение модели порождения пропусков с последующим получением выводов на основании функции правдоподобия, построенной при условии справедливости данной модели. masters.donntu.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