Brakujące dane – Wikipedia, wolna encyklopedia

Brakujące dane, braki danych – miejsca w danych, których wartości nie są znane. Mogą powstawać w sposób naturalny (np. w wyborach znane są wstępne wyniki jedynie z części komisji wyborczych) lub sztuczny (np. po usunięciu obserwacji odstających).

• imputacja
  • imputacja EM, (ang. expectation-maximization imputation)
  • multiple imputation Rubina
• estymacja metodą największej wiarygodności
• dodanie zmiennej mówiącej, że w danym miejscu znajduje się brak danych i zastąpienie go np. zerem
• usunięcie całych obserwacji w których występuje brak danych
• dla metod porównujących pary wartości (np. korelacja) usuwanie par z brakiem danych
• zastąpienie średnią lub medianą
• Mplus
• MCAR (ang. missing completely at random)
• tzw. cenzorowanie w przypadku analizy przeżycia

• Little, R. J. A. & Rubin, D. B.. Statistical Analysis with Missing Data. John Wiley and Sons, New York, 2002.
• Acock, A. C, Working With Missing Values, JOURNAL OF MARRIAGE AND FAMILY, 2005, VOL 67; NUMBER 4, pages 1012-1028
• Jan Van den Broeck, Solveig Argeseanu Cunningham, Roger Eeckels, and Kobus Herbst, Data Cleaning: Detecting, Diagnosing, and Editing Data Abnormalities, PLoS Med. 2005 October; 2(10): e267. [1]

• Missing values. clustan.talktalk.net. [zarchiwizowane z tego adresu (2016-06-26)]. (ang.)
• Missing values (fiń.)
• Missing values (ang.)
• Missing Values. psychwiki.com. [zarchiwizowane z tego adresu (2015-05-18)]. (ang.), Identifying Missing Values (ang.), i Dealing with Missing Values (ang.)