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A Review of Hot Deck Imputation for Survey Non-response

dc.contributor.authorAndridge, Rebecca Robertsen_US
dc.contributor.authorLittle, Roderick J. A.en_US
dc.date.accessioned2011-01-13T19:55:18Z
dc.date.available2011-01-13T19:55:18Z
dc.date.issued2010-04en_US
dc.identifier.citationAndridge, Rebecca R.; Little, Roderick J. A.; (2010). "A Review of Hot Deck Imputation for Survey Non-response." International Statistical Review 78(1): 40-64. <http://hdl.handle.net/2027.42/78729>en_US
dc.identifier.issn0306-7734en_US
dc.identifier.issn1751-5823en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2027.42/78729
dc.description.abstractL'imputation hot deck est une méthode de gestion des données manquantes dans laquelle chaque valeur manquante est remplacée par une réponse observée à partir d'une unité“similaire.” Bien qu'elle soit largement utilisée en pratique, sa théorie n'est pas aussi développée que celle des autres méthodes d'imputation. Nous avons constaté qu'il n'existe aucun consensus quant à la meilleure faon d'appliquer les hot deck et obtenir des inférences à partir de la série de données complète. Ici, nous passons en revue les différentes formes de hot deck et les recherches existantes sur ses propriétés statistiques. Nous décrivons les applications du hot deck actuellement utilisées, y compris le hot deck du Bureau US du recensement pour la Current Population Survey (CPS). Nous proposons aussi des exemples nombreux de variations du hot deck à la troisième National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). Certains domaines possibles de recherches futures sont mises en évidence.en_US
dc.format.extent237521 bytes
dc.format.extent3106 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.format.mimetypetext/plain
dc.publisherBlackwell Publishing Ltden_US
dc.subject.otherItem Non-responseen_US
dc.subject.otherMissing Dataen_US
dc.subject.otherMultiple Imputationen_US
dc.subject.otherVariance Estimationen_US
dc.titleA Review of Hot Deck Imputation for Survey Non-responseen_US
dc.typeArticleen_US
dc.rights.robotsIndexNoFollowen_US
dc.subject.hlbsecondlevelStatistics (Mathematical)en_US
dc.subject.hlbtoplevelScienceen_US
dc.description.peerreviewedPeer Revieweden_US
dc.contributor.affiliationumDepartment of Biostatistics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA E-mail: randridge@cph.osu.eduen_US
dc.contributor.affiliationotherDivision of Biostatistics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USAen_US
dc.identifier.pmid21743766en_US
dc.description.bitstreamurlhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/78729/1/j.1751-5823.2010.00103.x.pdf
dc.identifier.doi10.1111/j.1751-5823.2010.00103.xen_US
dc.identifier.sourceInternational Statistical Reviewen_US
dc.owningcollnameInterdisciplinary and Peer-Reviewed


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