Fehlende Daten in Additiven Modellen PDF
Thomas NittnerIm Mittelpunkt der Betrachtung steht das einfache additive Modell g = ƒ(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 ƒ(x) wie auch bei einer monotonen Funktion ƒ zu erkennen.
derfolgende Daten oder eine Menge von Werten, ... es werden keine systematischen Zusammenhänge ... einem erweiterten additiven Modell ausgegangen,.
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der Modelle für Daten aus dem anderen Modell überprüft werden. ... sehr großen Wohnungen der Mietspiegel deshalb keine genaue Schätzung, sondern ...
der Umgang mit fehlenden Daten. Häufig werden unvollständige Datensätze weggelassen, mitunter werden die fehlenden Daten auch nach bestimmten Verfahren aufgefüllt. die Transformation der Daten. Diese kann aus verschiedenen Gründen erfolgen. Sie kann beispielsweise zu einer besseren Interpretierbarkeit oder Visualisierbarkeit der Daten
Möchte man von einem Ort zu einem anderen lediglich fehlende Dateien kopieren, so kann dies mittels Robocopy erreicht werden. Zielsetzung ist, das nur fehlende Dateien kopiert werden, vorhandene Dateien sollen nicht überschrieben oder verändert werden. Selektieren und Kombinieren von Modellen unter ...
Fehlende Daten in Additiven Modellen PETER LANG Europäischer Verlag der Wissenschaften. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 12 1.1 Entstehung fehlender Daten 12 1.2 Visualisierung fehlender Daten 13 1.3 Kenntnisstand und Motivation 14 2 Fehlende Daten 18 2.1 Voraussetzungen und Annahmen 18 2.1.1 Fehlendmuster 18 2.1.2 Fehlendmechanismen (MCAR, MAR, MNAR) 20 2.2 Auswirkungen und …
Fehlende Daten in Additiven Modellen Anwendungsorientierte ...