基于倾向得分匹配的缺失数据插补方法

• 作者: 刘展 金勇进 韩显男
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 关键词: 倾向得分 匹配 缺失数据 插补
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 193-201
• 语种: 中文

摘要

针对预测均值匹配中相近性刻画较为单一的问题,考虑多种相近性刻画方法,同时结合倾向得分可将多个协变量降维的特点,提出采用倾向得分匹配来对缺失数据进行插补的新方法:首先估计倾向得分,然后可选择最近邻、卡钳与半径、分层或区间等多种匹配方法进行匹配,最后利用匹配单元的目标变量来对数据缺失单元进行插补.进一步采用蒙特卡罗模拟和实际数据证实方法是有效的,且在均值插补、回归插补、随机插补、最近邻倾向得分匹配插补、卡钳与半径倾向得分匹配插补、分层或区间倾向得分匹配插补方法中分层或区间倾向得分匹配插补效果最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金勇进	中国人民大学应用统计科学研究中心	87	1055	17.0	30.0
2	韩显男	中国人民大学统计学院	3	7	2.0	2.0
3	刘展	中国人民大学统计学院	9	50	4.0	6.0