Unvollständige Daten sind ein Problem, das in der Statistik in fast allen Gebieten anzutreffen ist. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Problematik von fehlenden Werten in den Kovariablen bei Linearen Regressionsmodellen. Betrachtet werden unterschiedliche Fehlendmechanismen, verschiedene Verfahren zur Behandlung von fehlenden Werten und Diagnoseverfahren, die die Art des Fehlendmechanismus untersuchen.
Reihe
Thesis
Sprache
Verlagsort
Frankfurt a.M.
Deutschland
Zielgruppe
Editions-Typ
Illustrationen
Maße
Höhe: 21 cm
Breite: 14.8 cm
Gewicht
ISBN-13
978-3-631-37230-2 (9783631372302)
Schweitzer Klassifikation
Der Autor: Andreas Fieger studierte 1987 bis 1994 am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians Universität München. Nach der Diplom Prüfung war er bis 2000 als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Dr. Helge Toutenburg tätig, wo diese Arbeit entstand.
Aus dem Inhalt: Lineares Regressionsmodell - Missing Data Mechanismen - Fehlende Daten im Response - Fehlende Daten in den Kovariablen - Imputationsverfahren - Modellbasierte Methoden - Diagnoseverfahren für non-MCAR.
