Login
Registrati
Reimposta password
Pubblica & Distribuisci
Soluzioni Editoriali
Soluzioni di Distribuzione
Temi
Architettura e design
Arti
Business e Economia
Chimica
Chimica industriale
Farmacia
Filosofia
Fisica
Geoscienze
Ingegneria
Interesse generale
Legge
Letteratura
Linguistica e semiotica
Matematica
Medicina
Musica
Scienze bibliotecarie e dell'informazione, studi library
Scienze dei materiali
Scienze della vita
Scienze informatiche
Scienze sociali
Sport e tempo libero
Storia
Studi classici e del Vicino Oriente antico
Studi culturali
Studi ebraici
Teologia e religione
Pubblicazioni
Riviste
Libri
Atti
Editori
Blog
Contatti
Cerca
EUR
USD
GBP
Italiano
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrello
Home
Riviste
Journal of Official Statistics
Volume 33 (2017): Numero 4 (December 2017)
Accesso libero
Multiply-Imputed Synthetic Data: Advice to the Imputer
Bronwyn Loong
Bronwyn Loong
e
Donald B. Rubin
Donald B. Rubin
| 18 nov 2017
Journal of Official Statistics
Volume 33 (2017): Numero 4 (December 2017)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
18 nov 2017
Pagine:
1005 - 1019
Ricevuto:
01 mar 2016
Accettato:
01 set 2017
DOI:
https://doi.org/10.1515/jos-2017-0047
Parole chiave
Data confidentiality
,
data utility
,
multiple imputation
© 2017 Bronwyn Loong et al., published by De Gruyter Open
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Bronwyn Loong
Australian National University, Research School of Finance, Actuarial Studies and Statistics
Australia
Donald B. Rubin
Harvard University, Department of Statistics
Cambridge, United States of America