如果你也在 怎样代写missing data这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。missing data在统计学中，当观察中的变量没有存储数据值时，就会出现缺失数据，或缺失值。缺失数据是一种常见的现象，对从数据中得出的结论会有很大的影响。
missing data缺失数据的发生可能是由于无应答：没有为一个或多个项目或整个单位（”主体”）提供信息。有些项目比其他项目更有可能产生无应答现象：例如关于收入等私人主题的项目。损耗是一种可能发生在纵向研究中的缺失–例如研究发展，在一定时期后重复测量。当参与者在测试结束前退出，并且有一个或多个测量项目缺失时，就会出现缺失现象。
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数学代写|missing data代考|General Observations
Regression analysis, a common technique, is used in many scientific disciplines. These may be linear or nonlinear models or a complex set of models such as the structural equation models, two-stage least squares, censoring, etc. The multiple imputation analysis framework is the same: perform the analysis on each completed data set, extract the meaningful parameter estimates, their covariance matrix, test statistics and combine them using the methods described in Chapter 4. This chapter covers some key issues about imputation and analysis in the context of a regression analysis and provides some additional combining rules. These are specific, to regression analysis such as ANOVA, Partial F-test and $R^{2}$ and Adjusted $R^{2}$ analysis.
数学代写|missing data代考|Imputation Issues
Should the outcome variable be imputed in the regression model?
Consider a regression analysis where the missing values are in the outcome variable $(y)$ and the covariates $x=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{p}\right)$ are fully observed. Here the complete-case analysis is a valid approach under MAR mechanism for two reasons: First, under MAR, the conditional distribution for respondents, $f\left(y \mid x, R_{y}=1\right)$, is the same as for nonrespondents, $f\left(y \mid x, R_{y}=0\right)$ where $R_{y}$ is the response indicator for the variable $y$ and secondly, there is no information about regression in the incomplete cases as $y$ is not observed. Strictly speaking, the imputation of the missing values is adding noise to the “information” content in the observed data about the regression.
In many practical situations a set of good predictors, $z=\left(z_{1}, z_{2}, \ldots, z_{q}\right)$, may be available for predicting missing values in the variables $(y, x)$ (outcome or covariates). These additional predictors are not part of the substantive regression model. For example, in the case-control study the dietary intake of omega- 3 fatty acid is a predictor of the red cell values but was not part of the substantive or analysis model. It may be better to jointly multiply impute the missing values in $(y, x, z)$ and then perform a subset analysis using the multiply imputed $(y, x)$ without ignoring the imputed values in $y$. Furthermore, through conditioning on the additional covariates $z$, the missing data assumption becomes less stringent when compared to ignoring $z$. This strategy can increase the efficiency depending upon the predictive power of $z$ for $(y, x)$.
A disadvantage of the joint imputation of $(y, x, z)$ is the complexity of model construction, especially, if there are missing values in $z$ as well. The trade-off between increased efforts in imputation modeling and the improvement in the efficiency needs to be carefully investigated before ignoring or using the additional predictors, $z$. Obviously, no variables in $x$ should be omitted from the regression model as it will lead to biased regression coefficients (omitted variable bias).
A disadvantage of the joint imputation of $(y, x, z)$ is the complexity of model construction, especially, if there are missing values in $z$ as well. The trade-off between increased efforts in imputation modeling and the improvement in the efficiency needs to be carefully investigated before ignoring or using the additional predictors, $z$. Obviously, no variables in $x$ should be omitted from the regression model as it will lead to biased regression coefficients (omitted variable bias).
There is a subtle issue that needs a discussion. The repeated sampling calculations are based on clearly defining the experiment, the basis for calculating the standard errors and other criteria such as consistency, bias and confidence coverage. Consider the following two different scenarios:
- A sample is drawn to measure $(y, x, z)$ but the interest centers on estimating
$$
f(y \mid x)=\int f(y \mid x, z) f(z \mid x) d z .
$$ - The sample drawn is ${(y, x), z}$ and $z$ has no relevance to the relationship between $y$ and $x$.
In the first scenario, $z$ provides information about the missing $y$ and $x$ and therefore should be used. If the repeated sampling calculations are going to be performed under the scenario 1, ignoring $z$ may lead to loss of efficiency and even bias, especially, if $z$ is related to missing data mechanism.
missing data代写
数学代写|MISSING DATA代考|GENERAL OBSERVATIONS
回归分析是一种常用技术，在许多科学学科中都有使用。这些可能是线性或非线性模型或一组复杂的模型，例如结构方程模型、两阶段最小二乘法、审查等。多重插补分析框架是相同的：对每个完整的数据集执行分析，提取有意义的参数估计、它们的协方差矩阵、检验统计量，并使用第 4 章中描述的方法将它们组合起来。本章介绍了回归分析背景下有关插补和分析的一些关键问题，并提供了一些额外的组合规则。这些是特定于回归分析的，例如 ANOVA、部分 F 检验和R2和调整R2分析。
数学代写|MISSING DATA代考|IMPUTATION ISSUES
是否应该在回归模型中估算结果变量？
考虑一个回归分析，其中缺失值在结果变量中(是)和协变量X=(X1,X2,…,Xp)被充分观察。在这里，完整案例分析是 MAR 机制下的一种有效方法，原因有两个：首先，在 MAR 下，受访者的条件分布，F(是∣X,R是=1), 与未回答者相同,F(是∣X,R是=0)在哪里R是是变量的响应指标是其次，在不完整的情况下没有关于回归的信息，因为是没有观察到。严格来说，缺失值的估算是在观察到的回归数据中的“信息”内容中添加噪声。
在许多实际情况下，一组好的预测器，和=(和1,和2,…,和q), 可用于预测变量中的缺失值(是,X) 这在吨C这米和这rC这在一种r一世一种吨和s. 这些额外的预测变量不是实质性回归模型的一部分。例如，在病例对照研究中，omega-3 脂肪酸的膳食摄入量是红细胞值的预测指标，但不是实质性模型或分析模型的一部分。将缺失值联合相乘可能会更好(是,X,和)然后使用乘法估算执行子集分析(是,X)不忽略估算值是. 此外，通过调节附加协变量和，与忽略相比，缺失数据假设变得不那么严格和. 这种策略可以根据预测能力提高效率和为了(是,X).
联合插补的缺点(是,X,和)是模型构建的复杂性，特别是如果存在缺失值和也是。在忽略或使用额外的预测变量之前，需要仔细研究在插补建模中增加努力和提高效率之间的权衡，和. 显然，没有变量X应该从回归模型中省略，因为它会导致回归系数有偏差这米一世吨吨和d在一种r一世一种bl和b一世一种s.
联合插补的缺点(是,X,和)是模型构建的复杂性，特别是如果存在缺失值和也是。在忽略或使用额外的预测变量之前，需要仔细研究在插补建模中增加努力和提高效率之间的权衡，和. 显然，没有变量X应该从回归模型中省略，因为它会导致回归系数有偏差这米一世吨吨和d在一种r一世一种bl和b一世一种s.
有一个微妙的问题需要讨论。重复抽样计算基于明确定义实验、计算标准误差的基础以及一致性、偏差和置信覆盖率等其他标准。考虑以下两种不同的情况：
- 抽取样品进行测量(是,X,和)但兴趣集中在估计上
F(是∣X)=∫F(是∣X,和)F(和∣X)d和. - 抽取的样本是(是,X),和和和与之间的关系无关是和X.
在第一个场景中，和提供有关失踪人员的信息是和X因此应该使用。如果要在场景 1 下进行重复抽样计算，忽略和可能会导致效率损失甚至偏差，尤其是，如果和与缺失数据机制有关。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
