論文の概要: A Complete Characterisation of Structured Missingness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02650v1
- Date: Wed, 5 Jul 2023 20:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 15:52:36.200599
- Title: A Complete Characterisation of Structured Missingness
- Title（参考訳）: 構造的欠損の完全な特徴化
- Authors: James Jackson, Robin Mitra, Niels Hagenbuch, Sarah McGough, Chris
Harbron
- Abstract要約: 構造的欠失(Structured Missingness、SM)は、欠失が基盤となる構造を持つ場所である。
SMの分類を導入し、各$M_j$は$mathbfM_-j$に依存することができる。
シミュレーションを通して、SMが推測と予測に与える影響を実証し、SMの文脈的事例を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2669530824264632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our capacity to process large complex data sources is ever-increasing,
providing us with new, important applied research questions to address, such as
how to handle missing values in large-scale databases. Mitra et al. (2023)
noted the phenomenon of Structured Missingness (SM), which is where missingness
has an underlying structure. Existing taxonomies for defining missingness
mechanisms typically assume that variables' missingness indicator vectors
$M_1$, $M_2$, ..., $M_p$ are independent after conditioning on the relevant
portion of the data matrix $\mathbf{X}$. As this is often unsuitable for
characterising SM in multivariate settings, we introduce a taxonomy for SM,
where each ${M}_j$ can depend on $\mathbf{M}_{-j}$ (i.e., all missingness
indicator vectors except ${M}_j$), in addition to $\mathbf{X}$. We embed this
new framework within the well-established decomposition of mechanisms into
MCAR, MAR, and MNAR (Rubin, 1976), allowing us to recast mechanisms into a
broader setting, where we can consider the combined effect of $\mathbf{X}$ and
$\mathbf{M}_{-j}$ on ${M}_j$. We also demonstrate, via simulations, the impact
of SM on inference and prediction, and consider contextual instances of SM
arising in a de-identified nationwide (US-based) clinico-genomic database
(CGDB). We hope to stimulate interest in SM, and encourage timely research into
this phenomenon.
- Abstract（参考訳）: 巨大な複雑なデータソースを処理する能力はますます増加しており、大規模データベースで欠落した値を扱う方法など、対処すべき、新たな重要な研究課題を提供します。
Mitra et al. (2023) は、欠損が基盤となる構造を持つ構造的欠損(SM)現象を指摘した。
既存の欠落機構を定義する分類法は、変数の欠落指示ベクトル $M_1$, $M_2$, ..., $M_p$ がデータ行列 $\mathbf{X}$ の関連部分を条件付けした後独立であると仮定する。
これは多変量設定でSMを特徴づけるのには不適当であるので、各${M}_j$は$\mathbf{M}_{-j}$(つまり、${M}_j$以外のすべての欠落指標ベクトル)に加えて$\mathbf{X}$に依存することができるSMの分類を導入します。
この新たなフレームワークは、mcar、mar、mnar(rubin、1976)によく確立された分解に組み込まれており、メカニズムをより広い設定に再キャストすることができ、$\mathbf{x}$ と $\mathbf{m}_{-j}$ on ${m}_j$ の組み合わせ効果を考えることができる。
また、シミュレーションを通じて、SMが推測と予測に与える影響を実証し、非特定全国(米国)臨床ゲノムデータベース(CGDB)におけるSMの文脈的事例を考察した。
我々はSMへの関心を刺激し、この現象をタイムリーに研究することを望んでいる。
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