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代入アルゴリズムの詳細

だれが補完のしくみについて詳細を持っていますか？これによって私はその背後にある方程式を意味しますか？

 

私は本当にシンプルなデータセットを試しました：

 

バツ	Y
1	1
2	2
３	。
4	4
5	5

 

収縮を伴う多変量正規分布を実行しましたが、Y = 3の欠落値をうまく満たしています。

 

それから私は同じことをしました：

 

バツ	Y
1	1
2	2
３	３
4	。
5	5

 

 

結果はY = 3.584でした。  

 

多変量正規代入アルゴリズムがどのように機能するかの詳細を知りたいのですが、その簡単な説明はどこにもありません。  手がかりはありますか？

Re：代入アルゴリズムの詳細

のルーチン多変量通常Impute（） によって作成されましたあずきっくまたはゆうた 。データ補完が必要な場合は、このルーチンを多変量で呼び出します。

 

補完された値はその隣の値と同じになると思います。この期待は非現実的です。

 

のと思います正常この関数の名前で、あなたの場合は3を中心とし、極端な場合は1と5の通常のCDFを想定してください。3のみが正確な値になります。他は限界にあります。これは非常に単純化されており、実際にどのように機能するかではなく、感じさせるためのものです。

 

私は多変量正規Impute（）がどのように機能するかについて詳細な説明をする立場にはありませんが、代入された値は平均、共分散の影響を受け、最小値と最大値で制限されます。

 

それがどのように機能するかを示すのを助けるために、私は次のjslを作成しました。

 

///////////////////////////////////////// JSL explains how data is imputed by Multivariate Normal Impute    ////////////////////////////////////////////////////
 
/***************************************************************************************
 
       y = Multivariate Normal Impute( yVec, meanYvec, symCovMat, colMin, colMax )
 
       Returns a response vector with imputed values for the missing values in the
       [[yVec]] vector of responses. Imputations are based on a multivariate normal
       distribution with mean vector [[meanYvec]] and symmetric covariance matrix [[symCovMat]].
       Optional arguments [[colMin]] and [[colMax]] are the respective vectors of column minimums
       and maximums. These arguments provide bounds for the imputations."
 
******************************************************************************************/
 
//Imputation example
matFull=[1 1,
       2 2,
       3 3,
       4 4,
       5 5
];
 
for (i=1, i<=N Row( matFull), i++,
 
       mat=matFull;
       mat[i,2]=.;
 
       //calculate a variance
       cov = Covariance(
             mat,
             <

 

Re：代入アルゴリズムの詳細

ありがとうございました @jianfeng_ding ！これはとても役に立ちます。  私はそれが今どのように機能するかを「見る」ことができます。

 

ジェリー