Evaluating Missing Data Imputation Strategies for Environmental Mixture Models: A Simulation Study and Applied Analysis
Missing data are common in environmental mixture studies and can bias inference if not properly addressed. This study evaluates how different imputation strategies influence variable selection performance in six mixture modeling frameworks: Weighted Quantile Sum (WQS), Bayesian WQS (BWQS), Quantile...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Taylor & Francis Group
2026-12-01
|
| Loạt: | Data Science in Science |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/26941899.2026.2696661 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|