대치 작동 방식에 대한 세부 정보가있는 사람이 있습니까? 이것으로 나는 그 뒤에있는 방정식을 의미합니까?
정말 간단한 데이터 세트를 시도했습니다.
엑스
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와이
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| 1 |
1 |
2
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2 |
삼
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. |
| 4 |
4 |
| 5 |
5 |
수축을 사용하여 다변량 정규 분포를 수행했으며 Y = 3의 누락 된 값을 멋지게 채웠습니다.
그런 다음 동일한 작업을 수행했습니다.
엑스
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와이
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| 1 |
1 |
2
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2 |
삼
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삼 |
| 4 |
. |
| 5 |
5 |
결과는 Y = 3.584입니다.
Multivariate Normal Imputation 알고리즘이 어떻게 작동하는지 자세히 알고 싶지만 어디서도 간단한 설명을 찾을 수 없습니다. 단서가 있습니까?
루틴 다변량 정규 대치 () 에 의해 생성되었습니다 안녕하세요. 또는 뿡 빵뀨 . 데이터 대치가 필요할 때이 루틴을 Multivariate로 호출합니다.
전가 된 값이 옆에있는 값과 동일 할 것으로 예상합니다. 이 기대는 비현실적입니다.
생각 표준 이 함수의 이름으로, 당신의 경우에는 3을 중심으로, 극단에 1과 5가있는 정상 CDF를 상상하십시오. 3만이 정확한 값입니다. 나머지는 경계에 있습니다. 이것은 매우 단순하며 실제로 작동하는 방식이 아닌 느낌을주기위한 것입니다.
Multivariate Normal Impute () 작동 방식에 대한 자세한 설명을 제공 할 수있는 위치는 아니지만 대치 된 값은 다음과 같습니다. 평균, 공분산의 영향을받으며 최소 및 최대로 제한됩니다.
작동 방식을 보여주기 위해 다음 jsl을 만들었습니다.
///////////////////////////////////////// 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,
<
감사합니다 안녕하세요. ! 이것은 매우 도움이됩니다. 지금 어떻게 작동하는지 "볼"수 있습니다.
작은 권총
