Статистический анализ данных с пропусками

Научная библиотека

Научная библиотека

Статистический анализ данных с пропусками

Литтл Дж., Рубин Л. Статистический анализ данных с пропусками. (1990)

Книга известных американских статистиков является первым на русском языке систематическим изложением современных методов, алгоритмов и вычислительных процедур обработки пропущенных значений в различных задачах статистического анализа.

Для статистиков, преподавателей и студентов вузов.

Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ
Часть I. АНАЛИЗ ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ: ОБЗОР
1.2. ОБЗОР МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ
1.3. СТРУКТУРЫ ПРОПУСКОВ
1.4. МЕХАНИЗМЫ ПОРОЖДЕНИЯ ПРОПУСКОВ
1.5. ОДНОМЕРНЫЕ ВЫБОРКИ С ПРОПУСКАМИ
1.6. МНОГОМЕРНЫЙ СЛУЧАЙ С ПРОПУСКАМИ В ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ
1.7. МНОГОМЕРНЫЕ ДАННЫЕ С ПРОПУСКАМИ. ОБЩИЙ СЛУЧАЙ
Глава 2. ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТОВ И ПРОПУСКИ В ДАННЫХ
2.2. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ДЛЯ НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ
2.3. КОРРЕКТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ПРИ ПРОПУСКАХ В ДАННЫХ
2.4. ПОДСТАНОВКА ОЦЕНОК НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
2.5. МЕТОД БАРТЛЕТА
2.6. ОЦЕНКИ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ДЛЯ ПРОПУЩЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ МЕТОДОМ СОПЕРЕМЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ ПРОЦЕДУР ДЛЯ ПОЛНЫХ ДАННЫХ
2.7. ОЦЕНКИ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ СТАНДАРТНЫХ ОШИБОК И СУММ КВАДРАТОВ С ОДНОЙ СТЕПЕНЬЮ СВОБОДЫ
2.8. ВЫЧИСЛЕНИЕ СУММЫ КВАДРАТОВ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ПРИ НЕСКОЛЬКИХ СТЕПЕНЯХ СВОБОДЫ
Глава 3. БЫСТРЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ
3.2. АНАЛИЗ КОМПЛЕКТНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ
3.3. МЕТОДЫ ДОСТУПНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ
3.4. ЗАПОЛНЕНИЕ ПРОПУСКОВ
Глава 4. ПРОПУСКИ В ВЫБОРОЧНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯХ
4.2. РАНДОМИЗАЦИОННЫЕ ВЫВОДЫ ДЛЯ ПОЛНЫХ ДАННЫХ
4.3. КВАЗИРАНДОМИЗАЦИОННЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДАННЫМ С ПРОПУСКАМИ
4.4. МЕТОДЫ ВЗВЕШИВАНИЯ
4.5. МЕТОДЫ ЗАПОЛНЕНИЯ ПРОПУСКОВ
4.6. ОЦЕНИВАНИЕ ВЫБОРОЧНОЙ ДИСПЕРСИИ ПРИ НАЛИЧИИ ПРОПУСКОВ
Часть II. АНАЛИЗ ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИИ ПРАВДОПОДОБИЯ
Глава 5. ТЕОРИЯ ВЫВОДОВ, ОСНОВАННЫХ НА ПРИМЕНЕНИИ ФУНКЦИИ ПРАВДОПОДОБИЯ
5.2. ПОСТРОЕНИЕ ВЫВОДОВ ПО ОМП
5.3. ОЦЕНИВАНИЕ МЕТОДОМ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ ПО НЕПОЛНЫМ ДАННЫМ
5.4. МЕТОД ОДНОВРЕМЕННОЙ МАКСИМИЗАЦИИ ПО ПАРАМЕТРАМ И ПРОПУЩЕННЫМ ЗНАЧЕНИЯМ
Глава 6. ФАКТОРИЗАЦИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ДЛЯ МЕТОДОВ, КОГДА МЕХАНИЗМ ПОРОЖДЕНИЯ ПРОПУСКОВ ИГНОРИРУЕТСЯ
6.2. ДВУМЕРНЫЕ НОРМАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ С ПРОПУСКАМИ В ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ: МП-ОЦЕНИВАНИЕ
6.3. ДВУМЕРНЫЕ НОРМАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ С ПРОПУСКАМИ В ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ: ТОЧНОСТЬ ОЦЕНИВАНИЯ
6.4. МОНОТОННЫЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ В МНОГОМЕРНОМ СЛУЧАЕ
6.5. ПРИМЕНЕНИЕ SWEEP-ОПЕРАТОРА ДЛЯ МОНОТОННЫХ НОРМАЛЬНЫХ ДАННЫХ
6.6. ФАКТОРИЗАЦИЯ ДЛЯ НЕМОНОТОННЫХ СТРУКТУР СПЕЦИАЛЬНОГО ВИДА
Глава 7. МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ ДЛЯ СТРУКТУР ПРОПУСКОВ ОБЩЕГО ВИДА: ВВЕДЕНИЕ И ТЕОРИЯ МЕТОДА ПРИ ИГНОРИРУЕМОМ МЕХАНИЗМЕ ПРОПУСКОВ
7.2. ЕМ-АЛГОРИТМ. ВВЕДЕНИЕ
7.3. ОПИСАНИЕ ЕМ-АЛГОРИТМА
7.4. ТЕОРИЯ ЕМ-АЛГОРИТМА
7.5. ОТСУТСТВУЮЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ
7.6. ТЕОРИЯ ЕМ-АЛГОРИТМА ДЛЯ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СЕМЕЙСТВА
Глава 8. МП-ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧАХ, СВЯЗАННЫХ С МНОГОМЕРНЫМ НОРМАЛЬНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ
8.2. ОЦЕНИВАНИЕ ВЕКТОРА СРЕДНИХ И КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ
8.3. ОЦЕНИВАНИЕ ПРИ ОГРАНИЧЕНИЯХ НА КОВАРИАЦИОННУЮ МАТРИЦУ
8.4. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
8.5. ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ПОВТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ С НЕПОЛНЫМИ ДАННЫМИ
8.6. МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Глава 9. АНАЛИЗ ЧАСТИЧНО КЛАССИФИЦИРОВАННЫХ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ БЕЗ УЧЕТА МЕХАНИЗМА ПОРОЖДЕНИЯ ПРОПУСКОВ
9.2. ФАКТОРИЗАЦИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ДЛЯ МОНОТОННЫХ ПОЛИНОМИАЛЬНЫХ ДАННЫХ
9.3. МП-ОЦЕНИВАНИЕ ДЛЯ ПОЛИНОМИАЛЬНЫХ ВЫБОРОК С ОБЩЕЙ СТРУКТУРОЙ ПРОПУСКОВ
9.4. ЛОГ ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ЧАСТИЧНО КЛАССИФИЦИРОВАННЫХ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ
Глава 10. СМЕШАННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ НОРМАЛЬНО И НЕНОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ С ИГНОРИРОВАНИЕМ МЕХАНИЗМА ПОРОЖДЕНИЯ ПРОПУСКОВ
10.2. ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ПОЛОЖЕНИЯ
10.3. ОБОБЩЕНИЕ ОБЩЕЙ МОДЕЛИ ПОЛОЖЕНИЯ НА СЛУЧАЙ ОГРАНИЧЕНИЙ НА ПАРАМЕТРЫ
10.4. СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ЕМ-АЛГОРИТМАМИ ДЛЯ НЕКОТОРЫХ СТРУКТУР ПРОПУСКОВ
10.5. АЛГОРИТМ РОБАСТНОГО МП-ОЦЕНИВАНИЯ
Глава 11. МОДЕЛИ С НЕИГНОРИРУЕМЫМИ ПРОПУСКАМИ
11.2. ТЕОРИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ С НЕИГНОРИРУЕМЫМИ ПРОПУСКАМИ
11.3. МОДЕЛИ С ИЗВЕСТНЫМИ НЕИГНОРИРУЕМЫМИ МЕХАНИЗМАМИ ПОРОЖДЕНИЯ ПРОПУСКОВ: ГРУППИРОВАННЫЕ И ОКРУГЛЕННЫЕ ДАННЫЕ
11.4. МОДЕЛИ СТОХАСТИЧЕСКОГО ЦЕНЗУРИРОВАНИЯ
11.5. ПРЕДИКТОРНЫЙ БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ СМЕЩЕНИЙ ПРИ ПРОПУСКАХ
11.6. НЕИГНОРИРУЕМЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ КАТЕГОРИАЛЬНЫХ ДАННЫХ
Глава 12. МОДЕЛЬНЫЙ ПОДХОД К ПРОПУСКАМ ПРИ ВЫБОРОЧНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯХ
12.1. БАЙЕСОВСКАЯ ТЕОРИЯ ДЛЯ ПОЛНЫХ ДАННЫХ
12.2. БАЙЕСОВСКИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ДАННЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯ С ПРОПУСКАМИ
12.3. МЕТОДЫ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ С ИГНОРИРУЕМЫМИ ПРОПУСКАМИ
12.4. МНОГОКРАТНОЕ ЗАПОЛНЕНИЕ
12.5. НЕИГНОРИРУЕМЫЕ ПРОПУСКИ
12.6. НЕИГНОРИРУЕМЫЕ ПРОПУСКИ И ОТСЛЕЖИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ
ДОПОЛНЕНИЕ К ПЕРЕВОДУ
МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ И ИХ СВОЙСТВА. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ
2. СВОЙСТВА ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО МАРГИНАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
2.2. СОСТОЯТЕЛЬНОСТЬ ММП-ОЦЕНОК
2.3. АСИМПТОТИЧЕСКАЯ НОРМАЛЬНОСТЬ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОММП
3. КЛАССИФИКАЦИЯ ПО ДАННЫМ С ПРОПУСКАМИ
4. ОБРАБОТКА НАБЛЮДЕНИЙ ИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПРИ НАЛИЧИИ ПРОПУСКОВ
5. УСЛОВНЫЕ ПЕРЕСТАНОВОЧНЫЕ КРИТЕРИИ ОДНОРОДНОСТИ МНОГОМЕРНЫХ ВЫБОРОК ПРИ НЕСЛУЧАЙНЫХ ПРОПУСКАХ
5.2. МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ
6. АНАЛИЗ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ И ПРОВЕРКА НЕЗАВИСИМОСТИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
7. МЕТОДЫ ЗАПОЛНЕНИЯ ПРОПУСКОВ И ИХ СВОЙСТВА. ЛОКАЛЬНОЕ ЗАПОЛНЕНИЕ
8. ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОПУСКОВ. ПРОВЕРКА СЛУЧАЙНОСТИ
9. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ
9.2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ С ПРОПУСКАМИ В ОБЩЕСГАТИСГИЧЕСКОМ ПАКЕТЕ
10. ТЕКСТ ПРОГРАММЫ ЕМ-АЛГОРИТМА ДЛЯ МНОГОМЕРНОГО НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ