見る欠損値をどう扱うかという内容。Imputationによる欠損値の補正方法が紹介される。RandomはYが欠損値となる確率がXの値ともYの値とも独立であること。Randomは、Yが欠損値となる確率がXの値とは独立ではないが、Yの値とは独立であること。Randomであり、かつ推定したいパラメーターと欠損値に影響するパラメーターが独立であること。Randomではない、すなわちYが欠損値となる確率がYの値と独立ではないこと。実例が紹介されているのは親切だが、SASのコマンドなので分からない。STATAとLEMのレベルをもっと挙げたら、HLMとRに進出したいが、SASはやる予定がない。»プロフィールid:state0610「しかし、百回でも繰り返してあんた方に言いたいのだが、人間が自分にとって有害な愚かしい、どこから見ても愚の骨頂とさえ言えることを、わざと意識的に望みうるケースがひとつ、そう、たったひとつだけあるのだ。それはまさに、己のために愚の骨頂さえも望む権利、己のために賢明なることを望むという義務から解放される権利を持つことなのだ。月別アーカイブ検索はてなブログをはじめよう!state0610さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。