uncorrelated https://blog.hatena.ne.jp/uncorrelated/ 餡子付゛録゛ https://uncorrelated.hatenablog.com/ R言語 ここ10年間ぐらいで多重代入法を用いた欠損データ処理が一般化しましたが、多重代入法を使わなくても多重代入法と同様の結果が得ることもできます。Fully Bayesian Imputation Methodと呼ばれている手法ですが*1、最尤法による単一代入（imputation model）と回帰分析（analysis model）の同時推定するだけで、頻度主義的にも扱えるので試してみましょう*2。 データセット データ整理 推定 比較のための推定 推定結果 推定量の比較 完全データのOLSとの差異 標準誤差の比較 なぜ最尤法を使うのか？ データセット Listwise手法ではバイアスが入るよう… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Funcorrelated.hatenablog.com%2Fentry%2F2024%2F10%2F29%2F230319" title="最尤法による欠損値の補定と回帰モデルの推定の同時実行 - 餡子付゛録゛" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/u/uncorrelated/20241029/20241029230013.png Hatena Blog https://hatena.blog 2024-10-29 23:03:19 rich https://uncorrelated.hatenablog.com/entry/2024/10/29/230319 1.0 100%