@article{oai:kanagawa-u.repo.nii.ac.jp:00004907,
 author = {小川, 浩 and Ogawa, Hiroshi},
 journal = {経済貿易研究 : 研究所年報},
 month = {Mar},
 note = {マイクロデータの分析においては、欠損値をどのように処理するかは重要な意思決定となる。特にパネルデータを扱っている場合は、元々のデータ件数が少ないことが多い上、調査期間が長期にわたるため欠損値が全くないデータはむしろ珍しくなる。欠損値が存在するサンプルをすべて捨てても十分なサンプル数が確保できるデータセットであれば特段の問題はないが、欠損値があるサンプルであっても利用せざるをえない状況は少なくない。　本稿では、家計経済研究所が実施している「消費生活に関するパネル調査」の個票データのなかで、調査対象となっている女性の両親の収入に関する変数を用いて、定年などの理由によって大きな収入低下（屈曲点）が存在するという経験的な知識を用いて推定するアルゴリズムを試した。このアルゴリズムおよびベンチマークとして単純な前後のデータ平均をとる方法を、欠損値がないサンプルセット（つまり、真の値がわかっているデータ）から乱数的に欠損値を作成したサンプルセットに適用し、推定値を真の値と比較した。その結果、本稿で提案するアルゴリズムの方が真の値との誤差の標準偏差が小さくなり、優位性が示せた。, Article, 研究ノート},
 pages = {117--126},
 title = {屈曲点を持つことが予想される場合のデータ補間アルゴリズム},
 volume = {44},
 year = {2018}
}