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Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen

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Andreas Fieger

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.
Aus dem Inhalt: Lineares Regressionsmodell – Missing Data Mechanismen – Fehlende Daten im Response – Fehlende Daten in den Kovariablen – Imputationsverfahren – Modellbasierte Methoden – Diagnoseverfahren für non-MCAR.