Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorMisztal, Małgorzata
dc.date.accessioned2013-06-04T17:03:00Z
dc.date.available2013-06-04T17:03:00Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/1893
dc.description.abstractMissing data are quite common in practical applications of statistical methods. Imputation is general statistical method for the analysis of incomplete data sets. The goal of the paper is to review selected imputation techniques. Special attention is paid to methods implemented in some packages working in the R environment. An example is presented to show how to handle missing values using a few procedures of single and multiple imputation implemented in R.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica;269
dc.subjectmissing valuespl_PL
dc.subjectsingle imputationpl_PL
dc.subjectsingle imputationpl_PL
dc.subjectR – projectpl_PL
dc.titleImputation of Missing Data Using R Packagepl_PL
dc.title.alternativeImputacja brakujących danych z wykorzystaniem środowiska Rpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number131-144
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Łódzki; Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny; Instytut Statystyki i Demografii


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord