Sammanfattning — Missing data förekommer ofta i datamängder som används för att konstruera modeller för ansträngningsförutsägelse. Hittills har den vanliga praxisen varit att ignorera observationer med saknade uppgifter. Detta kan resultera i partiska förutsägelser modeller. I detta dokument utvärderar vi fyra saknade datatekniker (MDT) i samband med programvarukostnadsmodellering: listwise radering (LD), genomsnittlig imputation (MI), liknande responsmönsterimputation (SRPI) och full information maximal sannolikhet (FIML). Vi tillämpar MDT på en ERP-datauppsättning och konstruerar därefter regressionsbaserade prediktionsmodeller med hjälp av de resulterande datamängderna. Utvärderingen tyder på att endast FIML är lämpligt när uppgifterna inte helt saknas slumpmässigt (MCAR). Till skillnad från FIML, förutsägelse modeller konstruerade på LD, MI och SRPI datamängder kommer att vara partiska om inte data är MCAR. Jämfört med LD, MI och SRPI förefaller det dessutom lämpligt endast om den resulterande LD-datamängden är för liten för att möjliggöra konstruktion av en meningsfull regressionsbaserad prediktionsmodell.
Myrtveit m.fl. REF undersökte listwise radering, genomsnittlig imputation, liknande responsmönster imputation, och full information maximal sannolikhet (FIML), och dra slutsatsen att FIML är den enda teknik som är lämplig när data inte saknas helt slumpmässigt.
Analyzing data sets with missing data: an empirical evaluation of imputation methods and likelihood-based methods
{'venue': 'IEEE Trans. Software Eng', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}