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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Missing Observations and Data Quality Improvement

verfasst von : Carlos N. Bouza-Herrera

Erschienen in: Handling Missing Data in Ranked Set Sampling

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Missing data is a well-recognized problem which arises in statistical inferences and data analysis. We address different possible ways to handle missing data, to ameliorate its effect on the reliability and accuracy of survey-based inferences. Subsampling the non-respondents and imputation of missing values, are considered as methods for dealing with non-responses. This book presents the work developed on Ranked Set Sampling (RSS) in dealing with missing data. RSS is a relatively new sampling design. This chapter may be considered as an introduction to the rest of the oeuvre.

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Nächstes Kapitel Sampling Using Ranked Sets: Basic Concepts
Literatur
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Metadaten
Titel
Missing Observations and Data Quality Improvement
verfasst von
Carlos N. Bouza-Herrera
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Handling Missing Data in Ranked Set Sampling

Print ISBN: 978-3-642-39898-8

Electronic ISBN: 978-3-642-39899-5

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39899-5_1