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在统计调查的过程中，由于受访者对问题的遗漏、拒绝，或是调查员与调查问卷本身存在的一些疏忽，使得记录经常会出现 缺失数据 (Missing Data) 的问题。但是，几乎所有标准统计方法都假设每个个案具有可用于分析的所有变量信息，因此缺失数据就成为进行统计研究或问卷调查的工作人员所必须解决的一个问题。
Modeling Multivariate Missingness with Tree Graphs and Conjugate Odds
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Partial Identification under Missing Data Using Weak Shadow Variables from Pretrained Models
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TabImpute: Universal Zero-Shot Imputation for Tabular Data
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Boosting prediction with data missing not at random
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Evolving Multi-Channel Confidence-Aware Activation Functions for Missing Data with Channel Propagation
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Missing At Random as Covariate Shift: Correcting Bias in Iterative Imputation
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Enhancing guidance for missing data in diffusion-based sequential recommendation
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Estimation and Inference of the Win Ratio for Two Hierarchical Endpoints Subject to Censoring and Missing Data
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Inferring the presence and abundance of rare waterbirds species from scarce data
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Generalized Prediction-Powered Inference, with Application to Binary Classifier Evaluation
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Weighting-Based Identification and Estimation in Graphical Models of Missing Data
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Multiple Imputation Methods under Extreme Values
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Privacy Amplification by Missing Data
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Compatibility of Missing Data Handling Methods across the Stages of Producing Clinical Prediction Models
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Privacy Amplification by Missing Data
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参考链接
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