Fehlende Werte in der angewandten Statistik:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1991
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| Schriftenreihe: | DUV : Wirtschaftswissenschaft
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| adam_text | INHALT
0. Überblick 1
1. Grundlagen 4
2. Kategoriale Querschnittsdaten 8
2.1. Einführung 8
2.2. Liteiatuiüberblick 9
2.3. Theoretische Grundlagen 11
2.3.1. Einleitung 11
2.3.2. Lösungsansatz nach Fuchs 12
2.3.3. Leere Zellen 17
2.3.3.1. Probleme 17
2.3.3.2. Eigener Lösungsansatz 19
2.3.4. Das Verfahren des iterative proportional
fitting 19
2.4. Programmbeschreibung für den Bereich der kategorialen
Querschnittsdaten 26
2.4.1. Allgemeines 26
2.4.2. Die Datenaufbereitung 27
2.4.3. Die algorithmische Auswertung der
Daten 30
2.5. Anwendungsbeispiele 33
2.5.1. Simulationsstudien 33
2.5.1.1. Datenbeschreibung 33
2.5.1.2. Ergebnisse der Simulationen 35
2.5.2. Analyse von Daten aus der Automobil¬
branche 39
2.5.2.1. Übersicht und Zusammenfassung der
Ergebnisse 39
2.5.2.2. Datensatz 1 aus der Automobilbranche
(7 Variable) 40
2.5.2.2.1. Beschreibung 40
x Inhalt
2.5.2.2.2. Auswertung 44
2.5.2.3. Datensatz 2 aus der Automobilbranche
(5 Variable) 47
2.5.2.3.1. Beschreibung 47
2.5.2.3.2. Auswertung 50
2.5.2.4. Datensatz 3 aus der Automobilbranche
(3 Variable) 52
2.5.2.4.1. Beschreibung 52
2.5.2.4.2. Auswertung 54
3. Stetige Querachnittsdaten 55
3.1. Einführung 5S
3.2. Literaturüberblick 56
3.3. Robustes Schätzen 59
3.4. Der Algorithmus von Orchard Woodbury 60
3.4.1. Allgemeines 60
3.4.2. Manmum Likelihood Theorie bei Vorliegen
von missing values 61
3.4.3. Das Verfahren unter Zugrundelegung der
multivariaten Normalverteilung 62
3.4.4. Darstellung als EM Algorithmus 64
3.4.5. Veranschaulichung des Verfahrens an einem
Beispiel 67
3.5. Programmbeschreibung für den Bereich der stetigen
Querschnittsdaten 72
3.5.1. Allgemeines 72
3.5.2. Die programmtechnische Realisation des
Algorithmus 72
3.6. Anwendungsbeispiele 75
3.6.1. Simulationsstudien 75
3.6.1.1. Datenbeschreibung und
Gütekriterien 75
3.6.1.2. Ergebnisse und Schlußfolgerungen 76
3.6.1.3. Graphische Darstellung 79
3.6.2. Iris Datensat« 84
Inhalt XI
3.6.2.1. Datenbeschreibung und
Gütekriterien 84
3.6.2.2. Zusammenfassung der Ergebnisse 85
3.6.2.3. Graphische Darstellung 86
4. Zeitreihendaten 90
4.1. Einfühlung 90
4.2. Literaturüberblick 91
4.3. Theoretische Grundlagen 94
4.3.1. Einleitung 94
4.3.2. Generalisierte lineare Modelle 95
4.3.2.1. Allgemeines 95
4.3.2.2. Definition statischer generalisierter
linearer Modelle 96
4.3.3. Dynamische generalisierte lineare
Modelle 96
4.3.4. Spezialmodelle zum Auffüllen unvollständiger
Zeitreihen 98
4.3.4.1. Einleitung 98
4.3.4.2. Statische generalisierte lineare Modelle
mit konstanten Koeffizienten 99
4.3.4.3. Dynamische generalisierte lineare Modelle
bei bekanntem Q 99
4.3.4.4. Dynamische generalisierte lineare Modelle
bei unbekanntem Q 100
4.3.5. Die Kaiman Filter Methodik 101
4.3.5.1. Der Kaiman Filter für statische und
dynamische generalisierte lineare Modelle bei
bekanntem Hyperstrukturparameter Q 101
4.3.5.2. Der Kaiman Filter für dynamische generalisierte
lineare Modelle bei unbekanntem Hyperstruktur¬
parameter Q 102
4.4. Missing value Behandlung 104
4.4.1. Grundlegendes 104
4.4.2. Darstellung des multinomialen
Logitmodells 105
S
Xii Inhalt
4.4.3. Darstellung des kumulativen
Logitmodells 107
4.4.4. Kaiman Filter Berechnung bei Vorliegen von
missing values 108
4.4.5. Auffallen der Rohdaten 109
4.5. Programmbeschreibung für den Bereich der
Zeitreihendaten HO
4.5.1. Allgemeines HO
4.5.2. Die programmtechnische Realisation des
Algorithmus HO
4.6. Anwendungsbeispiele 112
4.6.1. Simulationsstudien 112
4.6.1.1. Beschreibung und mittlere absolute
Abweichung 112
4.6.1.2. Zusammenfassung der Ergebnisse 114
4.6.1.3. Graphische Darstellung der Ergebnisse
einzelner simulierter Datensätze 116
4.6.1.3.1. Allgemeines 116
4.6.1.3.2. Ergebnisse bei Anwendung statischer
generalisierter linearer Modelle 117
4.6.1.3.3. Ergebnisse bei Anwendung dynamischer
generalisierter linearer Modelle bei
bekanntem Q 122
4.6.1.3.4. Ergebnisse bei Anwendung dynamischer
generalisierter linearer Modelle bei
unbekanntem Q 133
4.6.2. Empirische Datensätze 143
4.6.2.1. Television Datensatz 143
4.6.2.2. Rainfall Datensatz 147
Anhang A: EM Algorithmus 152
Anhang B: Robustes Schätzen nach Linie (1988a) 157
Literatur 162
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