Multiple Imputation of Missing Data in Practice  Basic Theory and Analysis Strategies

Multiple Imputation of Missing Data in Practice Basic Theory and Analysis Strategies

Multiple Imputation of Missing Data in Practice: Basic Theory and Analysis Strategies provides a comprehensive introduction to the multiple imputation approach to missing data problems that are often encountered in data analysis....
fra 749,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
Multiple Imputation of Missing Data in Practice: Basic Theory and Analysis Strategies provides a comprehensive introduction to the multiple imputation approach to missing data problems that are often encountered in data analysis.
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
Multiple Imputation of Missing Data in Practice: Basic Theory and Analysis Strategies provides a comprehensive introduction to the multiple imputation approach to missing data problems that are often encountered in data analysis. Over the past 40 years or so, multiple imputation has gone through rapid development in both theories and applications. It is nowadays the most versatile, popular, and effective missing-data strategy that is used by researchers and practitioners across different fields. There is a strong need to better understand and learn about multiple imputation in the research and practical community.Accessible to a broad audience, this book explains statistical concepts of missing data problems and the associated terminology. It focuses on how to address missing data problems using multiple imputation. It describes the basic theory behind multiple imputation and many commonly-used models and methods. These ideas are illustrated by examples from a wide variety of missing data problems. Real data from studies with different designs and features (e.g., cross-sectional data, longitudinal data, complex surveys, survival data, studies subject to measurement error, etc.) are used to demonstrate the methods. In order for readers not only to know how to use the methods, but understand why multiple imputation works and how to choose appropriate methods, simulation studies are used to assess the performance of the multiple imputation methods. Example datasets and sample programming code are either included in the book or available at a github site (https://github.com/he-zhang-hsu/multiple_imputation_book).Key FeaturesProvides an overview of statistical concepts that are useful for better understanding missing data problems and multiple imputation analysisProvides a detailed discussion on multiple imputation models and methods targeted to different types of missing data problems (e.g., univariate and multivariate missing data problems, missing data in survival analysis, longitudinal data, complex surveys, etc.)Explores measurement error problems with multiple imputationDiscusses analysis strategies for multiple imputation diagnosticsDiscusses data production issues when the goal of multiple imputation is to release datasets for public use, as done by organizations that process and manage large-scale surveys with nonresponse problemsFor some examples, illustrative datasets and sample programming code from popular statistical packages (e.g., SAS, R, WinBUGS) are included in the book. For others, they are available at a github site (https://github.com/he-zhang-hsu/multiple_imputation_book)

Produktinformasjon

Forstå Manglende Data med 'Multiple Imputation of Missing Data in Practice'

Multiple Imputation of Missing Data in Practice: Basic Theory and Analysis Strategies gir en grundig introduksjon til metoder for å håndtere manglende data, en utfordring mange forskere og praktikere møter i dataanalyse. Denne boken utvikler seg fra de siste 40 års fremgang innen teori og praksis, og står i dag som en av de mest effektive og populære tilnærmingene for å løse manglende data-problemer.

Hva Du Kan Forvente av Boken

  • Omfattende Innføring: Boken dekker både grunnleggende teori og en rekke modeller som brukes for multiple imputation.
  • Praktiske Eksempler: Illustrerer konseptene med ekte data fra ulike studier som inkluderer tverrsnittdata, longitudinelle data, og mer.
  • Simulation Studier: Gir leserne verktøy til å evaluere ytelsen til metode for multiple imputation.
  • Kodeeksempler: Inkluderer programmeringskode fra populære statistiske pakker som SAS, R, og WinBUGS, tilgjengelig også via GitHub.

Hvorfor Velge 'Multiple Imputation of Missing Data in Practice'?

Boken er tilgjengelig for et bredt publikum, noe som gjør den perfekt for både nybegynnere og erfarne forskere. Den forklarer ikke bare de statistiske konseptene bak manglende data, men også hvordan man bruker multiple imputation metoden effektivt. Dette er avgjørende i dagens samfunn hvor datakvalitet er nøkkelen til pålitelige analyser.

Hovedfunksjoner med Boken

  • Enkelt språk og klare forklaringer om komplekse emner.
  • Diskusjon av utfordringer knyttet til målefeil og diagnostikk med multiple imputation.
  • Retningslinjer for praktiske strategier når man håndterer data til offentlig publisering.
  • Enressurs for forskere og fagfolk innen ulike felt som trenger en dyptgående forståelse av manglende data-analyse.

Klar for å Ta Steget Inn i Verden av Manglende Data?

Enten du ønsker å forbedre datakvaliteten i dine prosjekter eller bare er nysgjerrig på nye analytiske metoder, er Multiple Imputation of Missing Data in Practice det perfekte verktøyet for å navigere i disse utfordringene. Kjøp din kopi i dag og bli en ekspert på håndtering av manglende data!

Spesifikasjon

Produkt
ProduktnavnMultiple Imputation of Missing Data in Practice Basic Theory and Analysis Strategies
MerkeOther Brand

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 749,- den billigste prisen for Multiple Imputation of Missing Data in Practice Basic Theory and Analysis Strategies blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
749,-
Gjennomsnittspris:
749,-
Høyeste pris:
749,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig