Synthetic Datasets for Statistical Disclosure Control

L'obiettivo di questo libro è fornire al lettore un'introduzione dettagliata ai diversi approcci per generare dataset sintetici con imputazione multipla. Vengono descritti tutti gli approcci sviluppati finora, fornendo una breve storia dei dataset sintetici e suggerimenti utili su come affrontare problemi reali di dati come la non risposta, i modelli di salto o le restrizioni logiche. Ogni capitolo è dedicato a un approccio, iniziando con la descrizione del concetto generale seguita da un'applicazione dettagliata a un dataset reale, fornendo linee guida utili su come implementare la teoria nella pratica. Gli approcci di imputazione multipla discussi includono l'imputazione per la non risposta, la generazione di dataset completamente sintetici, la generazione di dataset parzialmente sintetici, la generazione di dataset sintetici quando i dati originali sono soggetti a non risposta e un approccio di imputazione in due fasi che aiuta a affrontare meglio le sfide onnipresenti.