隨機遺失資料插補法估計效用之比較__臺灣人文及社會科學引文索引資料庫

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題名：	隨機遺失資料插補法估計效用之比較
書刊名：	中國統計學報
作者：	翁彰佑／程爾觀
出版日期：	1991
卷期：	29:2
頁次：	頁111-130
主題關鍵詞：	插補法；遺失資料；隨機
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(3) 博士論文(1) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:3 共同引用:0 點閱:45

不完整資料 (incomplete data) 是我們在進行資料分析時，超常遇到的問題，一般的資料分析者常使用插補法 (imputation) 來處理這種資料缺失的情形。由一個簡單而不失一般性的模型來分析，我們可假設所欲研究的母體中，包含的兩個變數Y和X，其中的X值全部已知，而Y值中有部分隨機遺失的情形。我們探討(1)假設在母體分配為簡單線性迴歸模式，分別使用簡單坦歸插補法 (RG) 及隨機迴歸插捕法 (RRS, RRN) 插補資料集後，去推估迴歸係數β0, βI及變異數σ2效用之比較。(2)假設母體分配為二元常態分配 (BVN)，使用二元常態最大概似估計量插補法，及在母體分配為未知分配假設下，使用無母數核函數估計插補法 (KPI)；補齊資料集後，比較推古母體平均數之效用。文末並以電腦模擬的方式，做一分析。

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Incomplete data often occur in analyses and imputation methods may be used to deal with the re1evant problems of interest. Without loss of generality we may assume that there are pairs of random variables (X,Y) under study, all the X values are observed and some Y values are missing at random. Assuming a simple linear regression model, we investigate comparison between a simple regression imputation (RG) and random regression imputations (RRS and RRN) via the estimation of the regression coefficients and the residual variance. For the estimation of the mean of Y, we utilize either a nonparametric kernel regression imputation method or the maximum likelihood estimation imputation under biva1'iate normal distribution assumption, and make a comparison between the two methods. A simulation study is attached to these analyses.

以文找文

期刊論文
1.	Jinn, J. H.、Sedransk, J.(1989)。Effect on Secondary Data. Analysis of Common Imputation Methods。Sociological Methodology，19，213-241。
2.	Kalton, Graham、Kasprzyk, Daniel(1986)。The Treatment of Missing Survey Data。Survey Methodology，12，1-16。
3.	Sande, Innis G.(1982)。Imputation in Surveys: Coping with Reality。The American Statistician，36(3)，145-152。
4.	Bailar, Barbara A.、Bailey, Leory、Corby, Carol A.(1978)。A comparison of some adjustment and weighting procedures for survey data。Survey Sampling and Measurement，175-198。
5.	Little, R. J. A.(1976)。Inference about means from incomplete multivariate data。Biometrika，63(3)，593-604。
6.	Rosenbaum, Paul R.、Rubin, Donald B.(1983)。The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects。Biometrika，70(1)，41-55。

會議論文
1.	Kalton, Graham、Kasprzyk, Daniel(1982)。Imputing for Missing Survey Responses。Annual Meeting of the American Statistical Association: Survey Research Methods Section，22-33。
2.	Cheng, P. E.、Wei, L. J.(1986)。Nonparametric inference under ignorable missing data process and treatment assignment。1986 International Statistical Symposium。Taipei, R. O. C.。97-112。
3.	Jinn, J. H.、Sedransk, J.(1987)。Effect on secondary data analysis of different imputation methods。Third Annual Census Bureau Research Conference，509-530。
4.	Kalton, G.、Kish, L.(1981)。Two effect random imputation procedures146-151。
5.	Santos, R. L.(1981)。Effects of imputation on regression coefficients140-145。

學位論文
1.	Huang, B. S.(1989)。Inference for some Ignorable Missing Data(碩士論文)。National Central University，Chungli, Taiwan。

圖書
1.	Little, R. J. A.、Rubin, D. B.(1987)。Statistical Analysis with Missing Data。New York：John Wiley & Sons。
2.	Johnson, Norman L.、Kotz, Samuel(1969)。Discrete Distribution。Wiley & Sons Inc.。
3.	Silverman, B. W.(1986)。Density Estimation for Statistics and Data Analysis。Chapman and Hall。

圖書論文
1.	Platek, R.、Singh, M. P.、Tremblay, V.(1978)。Adjustment for nonresponse in surveys。Survey Sampling and Measurement。New York：Academic Press。

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