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|Number of Imputations
How many imputations are needed? The choice of the number of imputations, $M$, depends on the fraction of missing information. Note that, the degrees of freedom expression in equation $4.4, \nu_{M}=(M-1) / r_{M}^{2}$ where $r_{M}$ is the fraction of missing information. For the same degrees of freedom, the parameter with a larger fraction of missing information (relative to a parameter with smaller fraction of information) will need a larger number of imputation. The fraction of missing information varies by the parameter. Generally, ten imputations may suffice if the fraction of missing information is about $20 \%$ and five may be sufficient for a smaller fraction of missing information.
The multiple imputation is inherently a simulation technique and thus, the larger the value of $M$, the more stable the approximation of the posterior distribution of $\theta$. Given the computational power and availability software, generating a large number of imputations is not difficult. Two critical quantities to monitor are $\bar{e}{M I}$ (defined in equation 4.1) and $T{M}$ (defined in equation 4.2). One can be adaptive in choosing $M$ to ensure that these two quantities stabilize.
Many investigators have developed methods for choosing $M$. A simple rule is to choose $100 r$ where $r$ is the largest fraction of missing information. This number may not be available easily. One possibility is to choose $M=5$, estimate $r_{M}$ based on this pilot number of imputations, and then increase the number of imputations to $100 r_{\max }$. Another possibility is to choose the fraction of incomplete observations for a particular analysis as the fraction of missing information. Thus, if the analysis involves discarding $30 \%$ of the subjects then choose $M=30$.
数学代写|missing data代考|Diagnostics
How to check whether the imputations are reasonable? A general approach is to compare summary statistics (such as mean and standard deviation, skewness, kurtosis, etc.) of the imputed and observed values. These statistics should be similar under missing completely at random and may not be the same if the data are not MCAR. Nevertheless, under modest missing at random assumption, observed and imputed data statistics should be similar.
Now consider a specific approach. Suppose that $U$ is the variable that has some imputed values and $V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}$ are the predictors used in the imputation model and, for now, assume that they are fully observed. The imputation assumes that the data are missing at random. Suppose that $U_{o b s}$ are the observed values, and $U_{m i s}^{}$ are the imputed values. Under, MAR, if the imputation model is reasonable then $$ f\left(U_{o b s} \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\right) \equiv f\left(U_{m i s}^{} \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\right)
$$
This equivalence can be checked using the response propensity methods as follows. Let $R$ be the response indicator for $U$, and $p=\operatorname{Pr}(R=$ $\left.1 \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\right)$ be the response propensity which is estimated using, say the best fitting logistic regression model to obtain $\widehat{p}$. Using the property of the balancing through propensity score, under the correct imputation model $f\left(U_{o b s} \mid \widehat{p}\right) \approx f\left(U_{m i s}^{*} \mid \widehat{p}\right) .$
数学代写|MISSING DATA代考|To Impute or Not to Impute
Sometimes a question is raised “Q1: I have a lot of missing values in the variable $X$. Should I impute or not”? For example, suppose that $75 \%$ of the observations are missing. Before answering this question, consider the following question “Q2: What is the alternative”? If the answer to $\mathrm{Q} 2$ is complete-case analysis, then it does not make sense because one will be discarding $75 \%$ of the observations on other variables, an enormous sacrifice to accommodate not imputing the missing values in $X$. Furthermore, the result may be severely biased, if the missing data mechanism is not MCAR. If the answer to $\mathrm{Q} 2$ is to ignore $X$ from the analysis then imputation is no longer necessary, but this answer has altered the scientific question.
As long as the variable is going to be included in the analysis, it is better to deal with missing values through imputation using as much information as possible. The goal is to maintain the original sample in the analysis and do the best one can with the missing values. In this case, the number of imputations have to be large to get stable results.
missing data代写
数学代写|MISSING DATA代考|NUMBER OF IMPUTATIONS
需要多少插补？插补数量的选择，米，取决于缺失信息的比例。注意，方程中的自由度表达式4.4,ν米=(米−1)/r米2在哪里r米是缺失信息的比例。对于相同的自由度，具有较大部分缺失信息的参数r和l一种吨一世在和吨这一种p一种r一种米和吨和r在一世吨Hs米一种ll和rFr一种C吨一世这n这F一世nF这r米一种吨一世这n将需要更大数量的插补。缺失信息的比例因参数而异。一般来说，如果缺失信息的比例约为20%对于一小部分缺失的信息，五个可能就足够了。
多重插补本质上是一种模拟技术，因此，米，后验分布的近似值越稳定θ. 鉴于计算能力和可用性软件，生成大量插补并不困难。要监控的两个关键量是 $\bar{e} {MI}(d和F一世n和d一世n和q在一种吨一世这n4.1)一种ndT {M}(d和F一世n和d一世n和q在一种吨一世这n4.2).这n和C一种nb和一种d一种p吨一世在和一世nCH这这s一世nGM$ 以确保这两个数量稳定。
许多研究人员已经开发出选择方法米. 一个简单的规则是选择100r在哪里r是缺失信息的最大部分。这个号码可能不容易获得。一种可能是选择米=5， 估计r米基于此试点插补数量，然后将插补数量增加到100r最大限度. 另一种可能性是为特定分析选择不完整观察的比例作为缺失信息的比例。因此，如果分析涉及丢弃30%科目然后选择米=30.
数学代写|MISSING DATA代考|DIAGNOSTICS
如何检查插补是否合理？一种通用的方法是比较汇总统计数据s在CH一种s米和一种n一种nds吨一种nd一种rdd和在一世一种吨一世这n,sķ和在n和ss,ķ在r吨这s一世s,和吨C.的估算值和观察值。这些统计在完全随机缺失的情况下应该是相似的，如果数据不是 MCAR，则可能不一样。然而，在适度缺失随机假设下，观察到的和估算的数据统计应该是相似的。
现在考虑一种具体的方法。假设在是具有一些估算值的变量，并且在1,在2,…,在p是插补模型中使用的预测变量，现在假设它们被完全观察到。插补假设数据是随机缺失的。假设在这bs是观测值，$U_{mis}^{ }一种r和吨H和一世米p在吨和d在一种l在和s.在nd和r,米一种R,一世F吨H和一世米p在吨一种吨一世这n米这d和l一世sr和一种s这n一种bl和吨H和n$ f\左U_{ob s} \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\rightU_{ob s} \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\right\equiv f\left(U_{mis}^{ } \mid V_{1}, V_{2}, \ldots, V_{p}\right)
$$
可以使用如下的响应倾向方法检查这种等价性。让R成为响应指标在， 和p=公关(R= 1∣在1,在2,…,在p)是使用最佳拟合逻辑回归模型估计的响应倾向，以获得p^. 在正确的插补模型下，通过倾向得分使用平衡的性质F(在这bs∣p^)≈F(在米一世s∗∣p^).
数学代写|MISSING DATA代考|TO IMPUTE OR NOT TO IMPUTE
有时会提出一个问题“Q1：我的变量中有很多缺失值X. 我应该归责还是不归责”？例如，假设75%的观察结果丢失。在回答这个问题之前，请考虑以下问题“Q2：替代方案是什么”？如果回答问2是完整案例分析，那么它没有意义，因为会丢弃75%在对其他变量的观察中，巨大的牺牲是为了不将缺失值归入X. 此外，如果缺失数据机制不是 MCAR，则结果可能会出现严重偏差。如果回答问2是忽略X从分析来看，不再需要插补，但这个答案改变了科学问题。
只要变量将被包含在分析中，最好使用尽可能多的信息通过插补来处理缺失值。目标是在分析中保留原始样本，并尽最大努力处理缺失值。在这种情况下，插补的数量必须很大才能获得稳定的结果。
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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。
