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The last two decades have seen enormous developments in statistical methods for incomplete data. The EM algorithm and its extensions, multiple imputation, and Markov Chain Monte Carlo provide a set of flexible and reliable tools from inference in large classes of missing-data problems. Yet, in practical terms, those developments have had surprisingly little impact on the way most data analysts handle missing values on a routine basis.

Analysis of Incomplete Multivariate Data helps bridg ...

DETAILS

  • Analysis of Incomplete Multivariate Data
  • Schafer, J.L.
  • Kartoniert, 444 S.
  • Sprache: Englisch
  • 216 mm
  • ISBN-13: 978-1-03-247799-2
  • Titelnr.: 97840317
  • Gewicht: 453 g
  • Taylor & Francis (2023)
  • Taylor & Francis Group Milton Park
  • 2&4 Park Square

    GB OX14 4RN Abingdon

    gabriela.mauch@tandf.co.uk

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