Skip to main content

Table 4 Standard deviation of the mean for the imputed variables, average of 500 samples of n = 400, k = 5, 15 % or 30 % of missing data

From: Nearest neighbor imputation algorithms: a critical evaluation

   X0 X1 X 2
  Missing 15 % 30 % 15 % 30 % 15 % 30 %
Framework Method Bias Var MSE Bias Var MSE Bias Var MSE Bias Var MSE Bias Var MSE Bias Var MSE
Plain 1NN 0.5074 2.3775 2.6302 1.0086 3.5607 4.5708 0.0232 0.0279 0.0284 0.043 0.0423 0.0441 -0.0022 0.1952 0.1948 0.0487 0.3396 0.3413
  kNN 2.455 1.9712 7.9943 5.1169 2.2592 28.4371 0.2575 0.0222 0.0884 0.523 0.0238 0.2972 0.5701 0.1469 0.4716 1.2426 0.1643 1.708
  wkNN 2.4528 1.9704 7.9826 5.1114 2.2626 28.3844 0.2573 0.0222 0.0883 0.5225 0.0238 0.2967 0.5698 0.1469 0.4713 1.2412 0.1646 1.7049
RReliefF10 1NN 0.4393 2.4004 2.5885 0.761 3.3207 3.8931 0.0219 0.0276 0.0281 0.0316 0.0366 0.0375 0.015 0.1709 0.1707 0.0996 0.2514 0.2608
  kNN 2.0991 2.0623 6.4642 4.5112 2.533 22.8788 0.2506 0.0228 0.0856 0.5098 0.0249 0.2848 0.5737 0.1449 0.4738 1.2486 0.1575 1.7162
  wkNN 2.0946 2.0633 6.4464 4.4987 2.5357 22.7687 0.2504 0.0228 0.0855 0.5091 0.025 0.2841 0.5735 0.1448 0.4734 1.2476 0.1577 1.7138
RReliefF20 1NN 0.5633 2.2892 2.6019 0.994 3.2527 4.2343 0.0321 0.0261 0.0271 0.0511 0.0354 0.0379 0.0279 0.1786 0.179 0.1011 0.2649 0.2746
  kNN 2.2315 2.0225 6.998 4.72 2.3146 24.5886 0.2541 0.0222 0.0867 0.515 0.0246 0.2898 0.576 0.1437 0.4752 1.2559 0.1563 1.7334
  wkNN 2.2275 2.0219 6.9796 4.7088 2.3178 24.4859 0.2539 0.0222 0.0866 0.5143 0.0246 0.2891 0.5757 0.1437 0.4748 1.2545 0.1564 1.7297
RReliefF30 1NN 0.6213 2.3558 2.7371 1.0826 3.417 4.5821 0.0321 0.0252 0.0262 0.0606 0.0367 0.0402 0.029 0.1781 0.1786 0.1471 0.2647 0.2858
  kNN 2.2891 2.0022 7.2382 4.8352 2.3793 25.7541 0.2557 0.0224 0.0878 0.5193 0.024 0.2936 0.578 0.1455 0.4793 1.2588 0.155 1.7392
  wkNN 2.2863 2.0032 7.2263 4.8256 2.3794 25.6606 0.2555 0.0224 0.0876 0.5186 0.024 0.2929 0.5776 0.1454 0.4787 1.2574 0.1551 1.7358
Bagging 1NN 2.8371 1.926 9.9715 5.9696 2.0865 37.7185 0.2994 0.0219 0.1115 0.6124 0.0226 0.3976 0.6678 0.1438 0.5895 1.4532 0.1515 2.2629
  kNN 3.0206 1.9076 11.0279 6.363 2.0181 42.5012 0.3164 0.0218 0.1219 0.6478 0.0222 0.4418 0.706 0.1432 0.6413 1.5354 0.1473 2.5044
  wkNN 3.0141 1.9084 10.9892 6.342 2.0229 42.2391 0.316 0.0218 0.1216 0.6464 0.0222 0.44 0.7051 0.1432 0.6401 1.5322 0.1476 2.4949
Random 1NN 2.9856 1.9079 10.8177 6.2409 2.0297 40.9738 0.3132 0.0218 0.1199 0.6386 0.0222 0.4299 0.6984 0.1425 0.63 1.516 0.1472 2.4451
  kNN 3.0477 1.9032 11.188 6.3797 2.0142 42.7108 0.3193 0.0218 0.1237 0.652 0.0222 0.4472 0.7123 0.1426 0.6497 1.5472 0.1466 2.5401
  wkNN 3.0473 1.9032 11.1854 6.3787 2.0143 42.6979 0.3193 0.0218 0.1237 0.6519 0.0222 0.4472 0.7123 0.1426 0.6496 1.5471 0.1466 2.5397
Bagging + Random 1NN 3.0144 1.9068 10.9895 6.3079 2.0163 41.8015 0.3149 0.0218 0.121 0.6423 0.0222 0.4347 0.7015 0.1427 0.6345 1.5238 0.1474 2.469
  kNN 3.0742 1.9011 11.3478 6.4416 2.0055 43.4956 0.3205 0.0218 0.1245 0.6548 0.0222 0.4509 0.7141 0.1426 0.6523 1.552 0.1466 2.5549
  wkNN 3.0733 1.9012 11.3424 6.4393 2.0056 43.4661 0.3205 0.0218 0.1245 0.6547 0.0222 0.4508 0.7141 0.1426 0.6522 1.5518 0.1466 2.5542
Mean Imputation   3.1024 1.8985 11.5198 6.5012 1.9981 44.2595 0.3224 0.0218 0.1257 0.659 0.0222 0.4564 0.7181 0.1425 0.6578 1.5606 0.1465 2.5817