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文森特·奥迪吉尔；弗朗索瓦·胡森；朱莉·乔西

使用贝叶斯主成分分析对连续变量进行多重插补。 （英语） Zbl 1510.62262号

J.统计计算。模拟 86，第11号，2140-2156（2016）.
摘要：我们提出了一种基于主成分分析（PCA）的多重插补方法来处理不完整的连续数据。为了反映从一个插补到下一个插口的参数的不确定性，我们使用了主成分分析模型的贝叶斯处理。使用模拟研究和实际数据集，将该方法与两种经典方法进行了比较：基于联合建模和基于完全条件建模的多重插补。与其他方法相反，当个体数量小于变量数量并且变量高度相关时，所提出的方法可以很容易地用于数据集。此外，它提供了对感兴趣的量的无偏点估计，例如期望、回归系数或相关系数，具有较小的均方误差。此外，在确保有效覆盖范围的同时，为感兴趣数量建立的置信区间的宽度通常较小。

引用于8文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

缺少值；连续数据；多重插补；贝叶斯主成分分析；数据增强

软件：

R（右）；阿梅利亚；事实矿工；小鼠；集群生成
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Audigier}等人，《统计计算杂志》。模拟86，No.11，2140--2156（2016；Zbl 1510.62262）
全文： 内政部 arXiv公司

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