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Application of NORM to the Multiple Imputation for Multivariate Missing Data
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  • Application of NORM to the Multiple Imputation for Multivariate Missing Data
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저자명
김현정,문승호,신재경,Kim. Hyun-Jeong,Moon. Sung-Ho,Shin. Jae-Kyoung
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2002년|13권 2호|pp.105-113 (9 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The statistical analysis of incomplete data sometimes requires handling of incomplete observations. Towards this end, each case with some missing values generally should be deleted, namely, resulting in only use of non-missing cases. EM algorithm(Dempster et al., 1977) which involves prediction and estimation steps is a general method among others. In this article, we use the free software NORM developed for multiple imputation, which uses DA(Data Augmentation) algorithm in its imputation, and evaluate its efficiency through a numerical example.