AnalysisBecause of the sampling fra

Analysis
Because of the sampling frame, the data must be
weighted when generating descriptive statistics. In the
multivariate analysis, special techniques must be
employed to account for the five implicate data sets
created by the multiple imputation procedure used by the
Federal Reserve. The multiple imputations are
repetitions drawn to simulate a Bayesian distribution of
the missing values under a model. Therefore,
appropriately combining analyses of each data set
completed by imputation yields an approximately valid
Bayesian inference under that model (Rubin, 1987). This
repeated-imputation inferences (RII) technique provides
“averaging” rules for the analysis. More specifically, the
multiple imputed values are averaged to produce the best
estimate of what the results would have been if the
missing data had been observed, and the variance
estimates are corrected for the uncertainty due to missing
values. Montalto and Sung (1996) provide a more
detailed discussion of practical applications of RII in theTwo separate OLS analyses were run to estimate the
APR and the potential dollar savings for revolvers.
Separate OLS analyses were run for each of the five
implicates. Then, using the RII technique, estimates
were derived from all five implicates, and the variability
in the data due to missing values and imputation was
incorporated in the estimation. SAS/IML programming
was utilized for implementing the RII.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์เนื่องจากกรอบการสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลต้องถ่วงน้ำหนักเมื่อสร้างสถิติพรรณนา ในการวิเคราะห์ตัวแปรพหุ เทคนิคพิเศษต้องพนักงานบัญชีสำหรับชุดข้อมูลอ้างอิง 5สร้างขึ้น โดยใช้ขั้นตอน imputation หลายธนาคารกลาง มี imputations หลายการทำซ้ำที่วาดในการจำลองการกระจายทฤษฎีของค่าขาดภายใต้แบบจำลอง ดังนั้นรวมวิเคราะห์ของแต่ละชุดข้อมูลอย่างเหมาะสมเสร็จสมบูรณ์ โดย imputation อัตราผลตอบแทนประมาณความถูกต้องข้อทฤษฎีภายใต้แบบจำลองที่ (Rubin, 1987) นี้เทคนิค inferences imputation ซ้ำ (RII) ให้"หาค่าเฉลี่ย" กฎสำหรับการวิเคราะห์ อื่น ๆ โดยเฉพาะ การหลายค่าควาบมี averaged การผลิตดีที่สุดประเมินว่าผลจะได้รับถ้าการมีการสังเกตข้อมูลที่หายไป และผลต่างมีแก้ไขสำหรับความไม่แน่นอนเนื่องจากขาดการประเมินค่า Montalto และสูง (1996) ให้มากขึ้นการอภิปรายรายละเอียดของการประยุกต์ใช้งานจริงของ RII ใน OLS theTwo แยกวิเคราะห์ถูกเรียกใช้ในการประเมินการAPR การประหยัดดอลลาร์สำหรับ revolvers และOLS แยกวิเคราะห์ถูกเรียกใช้สำหรับแต่ละ 5implicates แล้ว ใช้เทคนิค RII ประเมินได้มาจากทั้งหมดห้า implicates และความแปรผันที่ในข้อมูลค่าที่ขาดหายไปและ imputationส่วนประกอบในการประเมิน เขียนโปรแกรม SAS/IMLมีใช้ในการดำเนินการ RII

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์
เพราะกรอบตัวอย่าง ข้อมูลต้อง
หนักเมื่อสร้างสถิติเชิงพรรณนา ใน
การวิเคราะห์แบบเทคนิคพิเศษจะต้องใช้เพื่อให้บัญชี

5 เกี่ยวพันกับชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยหลายกระบวนการที่ใช้โดยใส่ความ
Federal Reserve . โดยการใส่ความหลาย
repetitions วาดเพื่อจำลองการกระจายของ
ส์ค่าหายไปภายใต้รูปแบบ ดังนั้น
อย่างเหมาะสมรวมวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละชุด
แล้วเสร็จโดยใส่ความผลผลิตประมาณคชกรรมการอนุมานภายใต้แบบจำลองที่ถูกต้อง
( Rubin , 1987 ) นี้
ซ้ำใช้เทคนิคให้ใส่ความ ( ริเอะ )
" เฉลี่ย " กฎสำหรับการวิเคราะห์ มากขึ้นโดยเฉพาะ
หลายใดๆค่าเฉลี่ยในการผลิตที่ดีที่สุด
ประมาณการของสิ่งที่ผลที่จะได้รับหาก
สูญหายได้สังเกตและประเมินความแปรปรวน
แก้ไขสำหรับความไม่แน่นอนเนื่องจากไม่มี
ค่า montalto และซอง ( 1996 ) ให้มากขึ้น
รายละเอียดการอภิปรายของประโยชน์ของคนทั้งสองแยกวิเคราะห์ข้อมูลในตลาดวิ่งประมาณ
เม.ย. และเงินดอลลาร์ที่มีศักยภาพสำหรับปืนลูกโม่ .
การแยกและวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแต่ละห้า
เชื่อมโยง . จากนั้นใช้เทคนิค ริเอะ , ประมาณการ
ได้มาจากทั้งหมดห้าเชื่อมโยงและความแปรปรวน
ในข้อมูล เนื่องจากไม่มีคุณค่า และการใส่ความนั้น
รวมอยู่ประมาณ ใช้โปรแกรม SAS / IML

สำหรับการใช้คน