Paquet : r-cran-mice (3.15.0-1)

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imputation multivariée par équations chainées de GNU R

Il s’agit d’imputation multiple utilisant la spécification fonctionnelle FCS (Fully Conditional Specification) implémentée par l’algorithme MICE, comme décrit par Van Buuren et Groothuis-Oudshoorn (2011) <DOI : 10.18637/jss.v045.i03>. Chaque variable possède son propre modèle d’imputation. Des modèles internes d’imputation sont fournis pour des données continues (correspondance à la moyenne prévisible, normale), données binaires ( régression logistique), données catégorielles non ordonnées (régression logistique multinomiale) et données catégorielles ordonnées (cote proportionnelle). MICE peut aussi imputer des données continues avec deux niveaux (modèle normal, « pan », variables de second niveau). Une imputation passive peut être utilisée pour conserver la cohérence entre les variables. Divers tracés de diagnostic sont disponibles pour examiner la qualités des imputations.

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