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【2h】

A latent variable approach to impute missing values: with application in air pollution data.

机译：用于估算缺失值的潜在变量方法：应用于空气污染数据。

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Wing-Yeong Lee.

机译：李永英

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年度 1999
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1. A novel Bayesian approach for latent variable modeling from mixed data with missing values [J] . Cui Ruifei, Bucur Ioan Gabriel, Groot Perry, Statistics and computing . 2019,第5期

机译：一种新的贝叶斯方法，用于从具有缺失值的混合数据中进行潜在变量建模
2. A novel Bayesian approach for latent variable modeling from mixed data with missing values [J] . Cui Ruifei, Bucur Ioan Gabriel, Groot Perry, Statistics and computing . 2019,第5期

机译：一种新的贝叶斯方法，用于缺失值的混合数据潜在变量建模
3. Binary latent variable modelling and its applicationin the study of air pollution in Hong Kong. [J] . Hu ZG, Wong CM, Thach TQ, Statistics in medicine . 2004,第4期

机译：二元潜在变量建模及其在香港空气污染研究中的应用。
4. An improved fuzzy based approach to impute missing values in DNA microarray gene expression data with collaborative filtering [C] . Sujay Saha, Saikat Bandopadhyay, Anupam Ghosh, International conference on advances in computing, communications and informatics . 2016

机译：一种改进的基于模糊的方法，通过协同过滤来估算DNA微阵列基因表达数据中的缺失值
5. Estimating latent variable interactions with missing data. [D] . Zhang, Wei. 2011

机译：估计与缺失数据的潜在变量交互作用。
6. The effect of imputing missing clinical attribute values on training lung cancer survival prediction model performance [O] . Mohamed S. Barakat, Matthew Field, Aditya Ghose, 2017

机译：估算缺失的临床属性值对训练肺癌生存预测模型性能的影响
7. Figure 1: Proportion of values imputed correctly (accuracy) and 95 confidence interval for different imputation methods across varying amounts of missing data. [O] . -1

机译：图1：不同丢失数据的不同估算方法的正确（精度）和95％置信区间的比例为95％的置信区间。

A latent variable approach to impute missing values: with application in air pollution data.

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