Fehlende Daten in Additiven Modellen

Thomas Nittner (Autor)

Buch | Softcover

136 Seiten

2003
Peter Lang Gmbh, Internationaler Verlag Der Wissenschaften
978-3-631-51371-2 (ISBN)

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Im Mittelpunkt der Betrachtung steht das einfache additive Modell g = (x) + Î mit fehlenden Werten in x. Das Ziel besteht im Vergleich von aus der linearen Regressionsrechnung bekannten Verfahren mit der nearest neighbor imputation. Neben einer ausführlichen Einführung in die Problematik fehlender Daten, in die Schätzung nichtparametrischer Regressionsmodelle und in einige Imputationsverfahren werden die Struktur und die Resultate der Simulationsexperimente ausführlich diskutiert. Dabei stehen insbesondere die Ergebnisse unter missing at random (MAR) im Vordergrund, was hier einer Abhängigkeit des Fehlens vom Response g entspricht. Während unter missing completely at random (MCAR) die Analyse der vollständigen Fälle noch als geeignet anzusehen ist, sind unter MAR die deutlichen Vorteile der nearest neighbor imputation bzw. einer neu entwickelten Version ersichtlich. Dieser Zusammenhang ist sowohl bei nichtmonotonem (x) wie auch bei einer monotonen Funktion zu erkennen.

Der Autor: Thomas Nittner wurde 1971 in München geboren und studierte von 1993 bis 2000 Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seit 2000 ist er dort auch als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projektes tätig.

lt;i>Aus dem Inhalt: Fehlende Daten - Nichtparametrische Regressionsmodelle - Fehlende Daten in additiven Modellen - Eine Simulationsstudie - Zusammenfassung.

Erscheint lt. Verlag	2.10.2003
Reihe/Serie	Anwendungsorientierte Statistik ; 7
Mitarbeit	Herausgeber (Serie): Helge Toutenburg
Verlagsort	Berlin
Sprache	deutsch
Maße	148 x 210 mm
Gewicht	190 g
Themenwelt	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte	Additive Modelle • Additiven • Daten • fehlende • Fehlende Daten • helge • Imputation • Imputationstechnik • lineares Regressionsmodell • MAR • MCAR • modellen • Nichtparametrische Regression • Nichtparametrisches Modell • Nittner • Simulation • Thomas • Toutenburg
ISBN-10	3-631-51371-2 / 3631513712
ISBN-13	978-3-631-51371-2 / 9783631513712
Zustand	Neuware