A robust imputation method for missing responses and covariates in sample selection models

A robust imputation method for missing responses and covariates in sample selection models

Sample selection arises when the outcome of interest is partially observed in a study. Although sophisticated statistical methods in the parametric and non-parametric framework have been proposed to solve this problem, it is yet unclear how to deal with selectively missing covariate data using simpl...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Ogundimu, E, Collins, G
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	SAGE Publications 2017

Những quyển sách tương tự

Imputation of Missing Clinical Covariates for Downstream Classification Problems
Bằng: Benjamin Agbo, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

On the Relation between Prediction and Imputation Accuracy under Missing Covariates
Bằng: Burim Ramosaj, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

Multiple imputation of missing covariates with non-linear effects and interactions: an evaluation of statistical methods
Bằng: Seaman Shaun R, et al.
Được phát hành: (2012-04-01)

Robust regression imputation for analyzing missing data
Bằng: Rana, Md. Sohel, et al.
Được phát hành: (2012)

Robust Random Regression Imputation method for missing data in the presence of outliers
Bằng: John, Ahamefule Happy
Được phát hành: (2013)

Iterative Robust Semi-Supervised Missing Data Imputation
Bằng: Nikos Fazakis, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Robust Variable Selection for Single-Index Varying-Coefficient Model with Missing Data in Covariates
Bằng: Yunquan Song, et al.
Được phát hành: (2022-06-01)

Investigation of the Multiple Imputation Method in Different Missing Ratios and Sample Sizes
Bằng: Nesrin Alkan, et al.
Được phát hành: (2019-08-01)

Comparison of imputation methods for handling missing covariate data when fitting a Cox proportional hazards model: a resampling study.
Bằng: Marshall, A, et al.
Được phát hành: (2010)

The Effects of Data Imputation on Covariance and Inverse Covariance Matrix Estimation
Bằng: Tuan L. Vo, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Imputation of clinical covariates in time series
Bằng: Bertsimas, Dimitris, et al.
Được phát hành: (2021)

Imputation of missing genotypes: an empirical evaluation of IMPUTE
Bằng: Steinberg Martin H, et al.
Được phát hành: (2008-12-01)

ExtraImpute: a novel machine learning method for missing data imputation
Bằng: Alabadla, Mustafa, et al.
Được phát hành: (2022)

Imputing missing genotypes: effects of methods and patterns of missing data
Bằng: Ogut Funda, et al.
Được phát hành: (2011-09-01)

Variational Autoencoding with Conditional Iterative Sampling for Missing Data Imputation
Bằng: Shenfen Kuang, et al.
Được phát hành: (2024-10-01)

Evaluation of machine learning methods for covariate data imputation in pharmacometrics
Bằng: Dominic Stefan Bräm, et al.
Được phát hành: (2022-12-01)

Imputing Covariance for Meta-Analysis in the Presence of Interaction
Bằng: Enwu Liu, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

Multiple Imputation of Composite Covariates in Survival Studies
Bằng: Lily Clements, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

Trust score measurement method for web donor selection and imputation of missing values
Bằng: Jaya, M. Izham, et al.
Được phát hành: (2021)

Dealing with missing data in covariates: The missing indicator method
Bằng: Jolani, Shahab, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Missing Data Imputation Method Combining Random Forest and Generative Adversarial Imputation Network
Bằng: Hongsen Ou, et al.
Được phát hành: (2024-02-01)

Flexible Imputation of Missing Data
Bằng: Hakan Demirtas
Được phát hành: (2018-07-01)

Comparison of regression imputation methods of baseline covariates that predict survival outcomes
Bằng: Nicole Solomon, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Performance of selected imputation techniques for missing variances in meta-analysis
Bằng: Nik Idris, Nik Ruzni, et al.
Được phát hành: (2013)

The Feature Selection Effect on Missing Value Imputation of Medical Datasets
Bằng: Chia-Hui Liu, et al.
Được phát hành: (2020-03-01)

Multiple imputation of missing data under missing at random: including a collider as an auxiliary variable in the imputation model can induce bias
Bằng: Elinor Curnow, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)

Missing Value Imputation Methods for Electronic Health Records
Bằng: Konstantinos Psychogyios, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Multiple imputation methods for missing multilevel ordinal outcomes
Bằng: Mei Dong, et al.
Được phát hành: (2023-05-01)

Robust and efficient estimation for nonlinear model based on composite quantile regression with missing covariates
Bằng: Qiang Zhao, et al.
Được phát hành: (2022-02-01)

The effect of missing values for covariates.
Bằng: Whitlock, G, et al.
Được phát hành: (2002)

ProJect: a powerful mixed-model missing value imputation method
Bằng: Kong, Weijia, et al.
Được phát hành: (2023)

Missing data imputation, prediction, and feature selection in diagnosis of vaginal prolapse
Bằng: Mingxuan FAN, et al.
Được phát hành: (2023-11-01)

Missing value imputation for diabetes prediction
Bằng: Luo, Fei, et al.
Được phát hành: (2023)

Quantum Circuit for Imputation of Missing Data
Bằng: Claudio Sanavio, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Imputing missing distances in molecular phylogenetics
Bằng: Xuhua Xia
Được phát hành: (2018-07-01)

Missing Data Imputation for Supervised Learning
Bằng: Jason Poulos, et al.
Được phát hành: (2018-04-01)

Missing Data Imputation for Categorical Variables
Bằng: Jaroslav Horníček, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Multiple Imputation of Multilevel Missing Data
Bằng: Simon Grund, et al.
Được phát hành: (2016-10-01)

Imputing missing values in modelling the PM10 concentrations
Bằng: Nuradhiathy Abd Razak,, et al.
Được phát hành: (2014)

Low-dimensional models for missing data imputation in road networks
Bằng: Asif, Muhammad Tayyab, et al.
Được phát hành: (2014)