Testing the Missing Completely at Random Assumption for Functional Data
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Ofner, Maximilian, Hörmann, Siegfried, Kraus, David, Liebl, Dominik |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Covariate-informed reconstruction of partially observed functional data via factor models
par: Ofner, Maximilian, et autres
Publié: (2023)
par: Ofner, Maximilian, et autres
Publié: (2023)
Tests of Missing Completely At Random based on sample covariance matrices
par: Bordino, Alberto, et autres
Publié: (2024)
par: Bordino, Alberto, et autres
Publié: (2024)
Discussion of "Matrix Completion When Missing Is Not at Random and Its Applications in Causal Panel Data Models"
par: Ben-Michael, Eli, et autres
Publié: (2026)
par: Ben-Michael, Eli, et autres
Publié: (2026)
Random Indicator Imputation for Missing Not At Random Data
par: Jolani, Shahab, et autres
Publié: (2024)
par: Jolani, Shahab, et autres
Publié: (2024)
Estimation beyond Missing (Completely) at Random
par: Ma, Tianyi, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Tianyi, et autres
Publié: (2024)
Confidence Intervals for Random Forest Permutation Importance with Missing Data
par: Föge, Nico, et autres
Publié: (2025)
par: Föge, Nico, et autres
Publié: (2025)
A Multiplicative Instrumental Variable Model for Data Missing Not-at-Random
par: Zhang, Yunshu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yunshu, et autres
Publié: (2025)
MMD Two-sample Testing in the Presence of Arbitrarily Missing Data
par: Zeng, Yijin, et autres
Publié: (2024)
par: Zeng, Yijin, et autres
Publié: (2024)
The Exchangeability Assumption for Permutation Tests of Multiple Regression Models: Implications for Statistics and Data Science Educators
par: Hardin, Johanna, et autres
Publié: (2024)
par: Hardin, Johanna, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Data Completeness in Time Series: Imputation Strategies for Missing Data Using Significant Periodically Correlated Components
par: Ahmad, Asmaa, et autres
Publié: (2025)
par: Ahmad, Asmaa, et autres
Publié: (2025)
Assumption Smuggling in Intermediate Outcome Tests of Causal Mechanisms
par: Blackwell, Matthew, et autres
Publié: (2024)
par: Blackwell, Matthew, et autres
Publié: (2024)
Graphical Modelling without Independence Assumptions for Uncentered Data
par: Andrew, Bailey, et autres
Publié: (2024)
par: Andrew, Bailey, et autres
Publié: (2024)
Exact Bounds of Spearman's footrule in the Presence of Missing Data with Applications to Independence Testing
par: Zeng, Yijin, et autres
Publié: (2025)
par: Zeng, Yijin, et autres
Publié: (2025)
$t$-Testing the Waters: Empirically Validating Assumptions for Reliable A/B-Testing
par: Jeunen, Olivier
Publié: (2025)
par: Jeunen, Olivier
Publié: (2025)
Modeling Missing at Random Neuropsychological Test Scores Using a Mixture of Binomial Product Experts
par: Suen, Daniel, et autres
Publié: (2023)
par: Suen, Daniel, et autres
Publié: (2023)
Design-Based Causal Inference with Missing Outcomes: Missingness Mechanisms, Imputation-Assisted Randomization Tests, and Covariate Adjustment
par: Heng, Siyu, et autres
Publié: (2023)
par: Heng, Siyu, et autres
Publié: (2023)
Generalizing Trimming Bounds for Endogenously Missing Outcome Data Using Random Forests
par: Samii, Cyrus, et autres
Publié: (2023)
par: Samii, Cyrus, et autres
Publié: (2023)
Stress-Testing Assumptions: A Guide to Bayesian Sensitivity Analyses in Causal Inference
par: Oganisian, Arman
Publié: (2026)
par: Oganisian, Arman
Publié: (2026)
Recursive Equations For Imputation Of Missing Not At Random Data With Sparse Pattern Support
par: Phung, Trung, et autres
Publié: (2025)
par: Phung, Trung, et autres
Publié: (2025)
Inside Out: Externalizing Assumptions in Data Analysis as Validation Checks
par: Zhang, H. Sherry, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, H. Sherry, et autres
Publié: (2025)
Variational Bayes Inference for Spatial Error Models with Missing Data
par: Wijayawardhana, Anjana, et autres
Publié: (2024)
par: Wijayawardhana, Anjana, et autres
Publié: (2024)
Assumption Lean Regression
par: Berk, Richard A., et autres
Publié: (2018)
par: Berk, Richard A., et autres
Publié: (2018)
Assumption-lean Inference for Network-linked Data
par: Li, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Wei, et autres
Publié: (2025)
Dependable Exploitation of High-Dimensional Unlabeled Data in an Assumption-Lean Framework
par: Ying, Chao, et autres
Publié: (2026)
par: Ying, Chao, et autres
Publié: (2026)
Assumption violations in causal discovery and the robustness of score matching
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2023)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2023)
A General Approach for Calibration Weighting under Missing at Random
par: Kwon, Yonghyun, et autres
Publié: (2025)
par: Kwon, Yonghyun, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Inference for Non-Gaussian Simultaneous Autoregressive Models with Missing Data
par: Wijayawardhana, Anjana, et autres
Publié: (2025)
par: Wijayawardhana, Anjana, et autres
Publié: (2025)
Time-In-Range Analyses of Functional Data Subject to Missing with Applications to Inpatient Continuous Glucose Monitoring
par: Yu, Qi, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Qi, et autres
Publié: (2024)
Causal Inference with Outcomes Truncated by Death and Missing Not at Random
par: Li, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Wei, et autres
Publié: (2024)
Testing Random Effects for Binomial Data
par: Kania, Lucas, et autres
Publié: (2025)
par: Kania, Lucas, et autres
Publié: (2025)
Imputing Missing Values with External Data
par: Thiesmeier, Robert, et autres
Publié: (2024)
par: Thiesmeier, Robert, et autres
Publié: (2024)
Assumption-Lean Quantile Regression
par: Baklicharov, Georgi, et autres
Publié: (2024)
par: Baklicharov, Georgi, et autres
Publié: (2024)
Difference-in-differences Design with Outcomes Missing Not at Random
par: Shin, Sooahn
Publié: (2024)
par: Shin, Sooahn
Publié: (2024)
Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference
par: Miao, Jiacheng, et autres
Publié: (2023)
par: Miao, Jiacheng, et autres
Publié: (2023)
Estimation of Semiparametric Factor Models with Missing Data
par: Zheng, Sijie
Publié: (2025)
par: Zheng, Sijie
Publié: (2025)
Balancing Weights for Non-monotone Missing Data
par: Dong, Jianing, et autres
Publié: (2024)
par: Dong, Jianing, et autres
Publié: (2024)
Markov-Restricted Analysis of Randomized Trials with Non-Monotone Missing Binary Outcomes
par: Lee, Jaron J. R., et autres
Publié: (2021)
par: Lee, Jaron J. R., et autres
Publié: (2021)
A Review of Methods and Practices for Missing Data in Sequential Multiple Assignment Randomized Trials (SMARTs): An Ancillary Study of a Scoping Review
par: Freeman, Nikki L. B., et autres
Publié: (2026)
par: Freeman, Nikki L. B., et autres
Publié: (2026)
Monotone Missing Data: A Blessing and a Curse
par: Tikka, Santtu, et autres
Publié: (2024)
par: Tikka, Santtu, et autres
Publié: (2024)
A Note on Ising Network Analysis with Missing Data
par: Zhang, Siliang, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Siliang, et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
Covariate-informed reconstruction of partially observed functional data via factor models
par: Ofner, Maximilian, et autres
Publié: (2023) -
Tests of Missing Completely At Random based on sample covariance matrices
par: Bordino, Alberto, et autres
Publié: (2024) -
Discussion of "Matrix Completion When Missing Is Not at Random and Its Applications in Causal Panel Data Models"
par: Ben-Michael, Eli, et autres
Publié: (2026) -
Random Indicator Imputation for Missing Not At Random Data
par: Jolani, Shahab, et autres
Publié: (2024) -
Estimation beyond Missing (Completely) at Random
par: Ma, Tianyi, et autres
Publié: (2024)