Title:

Zastosowanie bayesowskiej metody iteracyjnego dopasowania proporcjonalnego do uzupełniania brakujących danych

Group publication title:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu

Title in english:

The Application of bayesian iterative proportional fitting algorithm to imputation missing data

Creator:

Zmyślona, Beata

Description:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2005; nr 1097, s. 147-158

Abstrakt:

The study of associations among categorical features requires using some techniques, for example a loglinear model. The Bayesian iterative proportional fitting algorithm (Bayesian IPF) is the simulation Monte Carlo technique of estimation of loglinear model parameters in case of incomplete data sets. In this technique we create pseudorandom draws from the posterior distribution of parameters and from the conditional distribution of missing values. The main aim of using this approach is to improve statistical inference through elimination of estimator bias and to correct estimation of standard errors. In this paper we present the theoretical background of Bayesian IPF and its application to impute missing data through generating values from conditional distribution.

Publisher:

Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2005

Resource Type:

artykuł

Language:

pol

Relation:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu; 2005; nr 1097 ; Statystyka ekonomiczna

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Coverage:

Projekt dofinansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki w ramach Programu Społeczna odpowiedzialność nauki II. Tytuł projektu: Nauka dla Społeczeństwa: Prace Naukowe AEW w otwartym dostępie (2005-2008)