惯性矩

R中的多重插补诊断(mi):打开黑盒子的窗口。我们在R中的mi包有几个特性,允许用户进入插补过程并评估结果模型和插补的合理性。这些特征包括:预测因子、模型的选择和连锁插补模型的转换;标准残差图和分块残差图,用于检查插补所用条件分布的适合性;以及比较观测数据和估算数据分布的图。此外,我们使用贝叶斯模型和弱信息先验分布来构造更稳定的插补模型估计。我们的目标是有一个示范包,(a)避免现有多元插补程序产生的许多实际问题,(b)展示最先进的诊断方法,可以更广泛地应用,并可以纳入其他人的软件中。

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zbMATH中的参考文献(参考文献27条,1标准件)

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