
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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데이터 결측 메커니즘 특성을 고려한 결측 데이터 처리 방법 종합 검토



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



결측 데이터를 직접 처리하여 분류 정확도와 해석력을 향상시킨 선형 판별 분석



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



임상시험에서 일반적으로 사용되는 패턴 혼합 모델에 대한 직접 추정 방법
