Titre :

Accompanying note : Model-based Clustering with Missing Not At Random Data

Auteur(s) :

Sportisse, Aude [Auteur]
Modèles et algorithmes pour l’intelligence artificielle [MAASAI]
Université Côte d'Azur [UniCA]
Marbac, Matthieu [Auteur]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] [ENSAI]
Centre de Recherche en Economie et Statistique [Bruz] [CREST]
Laporte, Fabien [Auteur]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
ITX-lab unité de recherche de l'institut du thorax UMR1087 UMR6291 [ITX-lab]
Nantes Université [Nantes Univ]
Celeux, Gilles [Auteur]
Statistique mathématique et apprentissage [CELESTE]
Université Paris-Saclay
Boyer, Claire [Auteur]
Méthodes numériques pour le problème de Monge-Kantorovich et Applications en sciences sociales [MOKAPLAN]
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation [LPSM (UMR_8001)]
Sorbonne Université [SU]
Biernacki, Christophe [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Université de Lille
Josse, Julie [Auteur]
Médecine de précision par intégration de données et inférence causale [PREMEDICAL]
Institut Desbrest de santé publique [IDESP]

Date de publication :

2023-12-21

Mot(s)-clé(s) en anglais :

Model-based Clustering
Informative Missing Values
EM and Stochastic EM Algorithms
Medical Data

Discipline(s) HAL :

Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]

Résumé en anglais : [en]

This document is the accompanying note of the main paper "Model-based Clustering with Missing Not At Random Data". We assume the data missing not at random (MNAR) values, i.e. the effect of missingness depends on on the ...
Lire la suite >This document is the accompanying note of the main paper "Model-based Clustering with Missing Not At Random Data". We assume the data missing not at random (MNAR) values, i.e. the effect of missingness depends on on the missing values themselves.An example includes clinical data collected in emergency situations, where doctors may choose to treat patients before measuring heart rate: the missingness of heart rate depends on the missing heart rate itself. For such a setting, the observed data are therefore not representative of the population. The main paper focuses on the specific MNARz setting, for which the only effect of missingness is on the class membership; in this document, we give some details for other MNAR settings.Lire moins >

Langue :

Anglais

Projet ANR :

3IA Côte d'Azur
MUSE

Collections :

• Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524

Source :

Harvested from HAL