Mixed intelligent-multivariate missing imputation
Visualitza/Obre
accepted proof (326,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1080/00207160.2013.783209
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/28477
Tipus de documentArticle
Data publicació2014-01-02
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In real applications, important rates of missing data are often found and have to be pre-processed before the analysis. The literature for missing imputation is abundant. However, the most precise imputation methods require long time, and sometimes speci c software; this implies a signi cant delay to get nal results. The Mixed Intelligent-Multivariate Missing Im-
putation (MIMMI) method is proposed as a hybrid missing imputation methodology based on clustering. MIMMI is a non parametric method that combines the prior expert knowledge
with multivariate analysis without requiring assumptions on the probabilistic models of the variables (normality, exponentiality, etc). The proposed imputation values implicitly take into account the joint distribution of all variables and can be determined in a relatively short time. MIMMI uses the conditional mean according to the self-underlying structure of the dataset. It provides a good trade-o between accuracy and both simplicity and required time to data preparation. The mechanics of the method is illustrated with some case-studies, both synthetic and real applications related with human behavior. In both cases, acceptable quality results were obtained in short time.
CitacióGibert, Karina. Mixed intelligent-multivariate missing imputation. "International journal of computer mathematics", 02 Gener 2014, vol. 91, núm. 1, p. 85-96.
ISSN0020-7160
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
offprintDOI00207160.2013.783209.pdf | accepted proof | 326,6Kb | Accés restringit |