결측 데이터 처리

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insight - 결측 데이터 처리

임상 위험 예측 모델 개발 시, 결측 데이터 처리를 위해 결정적 대체 방법을 사용하고 부트스트래핑을 통해 내부 검증을 수행하는 것이 모델의 성능을 높이고 미래 환자 예측에 효과적이다.

본 논문에서는 보조 주변 분위수 정보를 활용하여 무시할 수 없는 결측 데이터를 처리하는 가우시안 코퓰라 모델 기반의 새로운 접근 방식을 제시합니다.

완전 법칙이 식별 가능한 경우에만 다중 대치법을 통해 올바른 조건부 분포에서 대치값을 생성할 수 있다.

결측 데이터가 있는 상황에서 예측 규칙 앙상블(PRE) 모델의 성능을 향상하기 위해 다양한 데이터 대치 방법과 변수 조정 기법을 비교 분석하고, 실제 데이터 분석에서 적절한 방법을 선택하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

본 논문에서는 비무시 가능한 결측 데이터가 있는 임상시험에서 치료 효과를 평가하기 위해 일반적으로 사용되는 패턴 혼합 모델에 대한 효율적인 직접 가능도 추정 방법을 제안합니다.

본 논문에서는 결측 데이터를 imputation 없이 직접 처리하여 LDA 모델의 분류 정확도와 해석력을 향상시키는 새로운 방법론인 WLDA를 제안합니다.

결측 데이터 처리 시 결측 메커니즘에 따른 적절한 방법 선택이 중요하며, 특히 Missing At Random (MAR)과 Missing Not At Random (MNAR) 메커니즘에 대한 이해와 대응이 필요하다.

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