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Use of cluster analysis for collapsing imputation classes / E. R. Langlet. : CS11-613/89-19E-PDF

"The problem of collapsing the imputation classes defined by a large number of cross-classifications of auxiliary variables is considered. A solution based on cluster analysis to reduce the number of levels of auxiliary variables to a reasonably small number of imputation classes is proposed. The motivation and solution of this general problem are illustrated by the imputation of age in the Hospital Morbidity System where auxiliary variables are sex and diagnosis"--Abstract.

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.837472&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Canada. Statistics Canada. Social Survey Methods Division.
TitreUse of cluster analysis for collapsing imputation classes / E. R. Langlet.
Titre de la série
  • Working paper ; 89-19
Type de publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Anglais]
FormatTexte numérique
Document électronique
Note(s)
  • Digitized edition from print [produced by Statistics Canada].
  • "Working paper no. SSMD-89-019 E."
  • Includes bibliographic references.
  • Prefatory material in English and French.
Information sur la publication
  • [Ottawa] : Statistics Canada, 1989.
Auteur / Contributeur
  • Langlet, E. R.
Description14 p.
Numéro de catalogue
  • CS11-613/89-19E-PDF
Numéro de catalogue du ministère11-613E
Descripteurs
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