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Imputating missing values in diary records of sun-exposure study

机译:暴露研究日记记录中的归因缺失值

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摘要

In a sun-exposure study, questionnaires concerning sun-habits were collected from 195 subjects. This paper focuses on the general problem of missing data values, which occurs when some, or even all of the questions have not been answered in a questionnaire. Here, only missing values of low concentration are investigated. We consider and compare two different models for imputating missing values: the Gaussian model and the non-parametric K-nearest neighbor model.
机译:在日晒研究中,从195名受试者中收集了有关日晒习惯的问卷。本文着重于缺少数据值的一般问题,这种问题是在调查表中未回答某些甚至所有问题时发生的。在此,仅调查低浓度的缺失值。我们考虑并比较了两种用于估算缺失值的模型:高斯模型和非参数K最近邻模型。

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