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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。
An Interdisciplinary and Cross-Task Review on Missing Data Imputation
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Self-separated and self-connected models for mediator and outcome missingness in mediation analysis
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Prediction with Missing Data: Target Probabilities and Missingness Mechanisms
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Learning Over Dirty Data with Minimal Repairs
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Hierarchical Probabilistic Principal Component Analysis of Longitudinal Data
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Correcting for Missing Data When Evaluating Surrogate Markers in a Clinical Trial
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Evolving Multi-Channel Confidence-Aware Activation Functions for Missing Data with Channel Propagation
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Causal Inference with Missing Exposures and Missing Outcomes
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Inverse Probability Weighting of Count Exposures in the Presence of Missing Data: A Simulation Study
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Estimation of Long-Range Dependent Models with Missing Data: to Impute or not to Impute?
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Identifiable Deep Latent Variable Models for MNAR Data
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Learning Time-Varying Graphs from Incomplete Graph Signals
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High-dimensional estimation with missing data: Statistical and computational limits
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Rank-based methods for estimating landmark win probability in longitudinal randomized controlled trials with missing data
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Predictive Uncertainty in Short-Term PV Forecasting under Missing Data: A Multiple Imputation Approach
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参考链接
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