Fehlende Daten in additiven Modellen:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2003
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Anwendungsorientierte Statistik
7 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: München, Univ., Diss., 2003. - Enth. Zsfassung in engl. und dt. Sprache |
| Beschreibung: | 132 S. graph. Darst. |
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| adam_text | THOMAS NITTNER FEHLENDE DATEN IN ADDITIVEN MODELLEN PETER LANG
EUROPAEISCHER 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 PROBLEMATIK
25 2.3 VERFAHREN ZUM UMGANG MIT FEHLENDEN DATEN 26 3 NICHTPARAMETRISCHE
REGRESSIONSMODELLE 31 3.1 EINLEITUNG 31 3.1.1 LINEARE MODELLE 31 3.1.2
GENERALISIERTE LINEARE MODELLE (GLM) 33 3.1.3 ADDITIVE MODELLE 35 3.1.4
GENERALISIERTE ADDITIVE MODELLE (GAM) 35 3.2 GLAETTUNG BEI STETIGEM
RESPONSE 36 3.2.1 EINLEITUNG 36 3.2.2 ANSATZ UEBER BASISFUNKTIONEN 37
3.2.3 PENALISIERUNG, SMOOTHING SPLINES UND ANDERE ANSAETZE 44 3.2.4 DIE
WAHL DER GLAETTUNGSPARAMETER 48 3.3 GLAETTUNG BEI NICHTSTETIGEM RESPONSE
51 3.3.1 EINLEITUNG 51 10 INHALTSVERZEICHNIS 3.3.2 ANSATZ UEBER
BASISFUNKTIONEN 51 3.3.3 PENALISIERUNG, SMOOTHING SPLINES UND ANDERE
ANSAETZE 53 3.3.4 DIE WAHL DER GLAETTUNGSPARAMETER 55 3.4 MODELLE MIT
MEHREREN KOVARIABLEN 56 3.4.1 EINLEITUNG 56 3.4.2 ADDITIVE MODELLE 57
3.4.3 GENERALISIERTE ADDITIVE MODELLE 59 3.4.4 WEITERE ANSAETZE 64 4
FEHLENDE DATEN IN ADDITIVEN MODELLEN 66 4.1 ANALYSE DER VOLLSTAENDIGEN
FAELLE (CCA) 66 4.1.1 METHODIK 66 4.1.2 PROBLEMATIK 67 4.2
MITTELWERTIMPUTATION (ZOR) 69 4.2.1 METHODIK 69 4.2.2 PROBLEMATIK 69 4.3
BEDINGTE MITTELWERTIMPUTATION (FOR) 71 4.3.1 METHODIK 71 4.3.2
PROBLEMATIK S 72 4.4 SINGLE IMPUTATION (SL) 73 4.4.1 METHODIK 73 4.4.2
PROBLEMATIK . . . 74 4.5 NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION (NNI) 75 4.5.1
NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION*VERSION 1 (NNI) 75 4.5.2 NEAREST NEIGHBOR
IMPUTATION*VERSION 2 (NN2) 76 5 EINE SIMULATIONSSTUDIE 81 5.1 EINLEITUNG
81 5.1.1 UMSETZUNG UND EVALUIERUNG DES MODELLS 82 5.1.2
VARIATIONSMOEGLICHKEITEN INNERHALB EINES MODELLS 88 5.1.3 SCHAETZUNG DES
MODELLS 88 5.1.4 MAFIZAHLEN ZUR BEURTEILUNG DER VERFAHREN 89
INHALTSVERZEICHNIS 11 5.2 ERGEBNISSE UNTER MCAR 90 5.2.1 DER SAMPLE MEAN
SQUARED ERROR (SMSE) ., 91 5.2.2 VARIANZ 94 5.2.3 BIAS 97 5.2.4 VARIANZ
UND BIAS IN IHRER WIRKUNG AUF DEN SMSE 100 5.2.5 ZUSAMMENFASSUNG 101 5.3
ERGEBNISSE UNTER MAR 103 5.3.1 DER SAMPLE MEAN SQUARED ERROR (SMSE) 104
5.3.2 VARIANZ 106 5.3.3 BIAS 111 5.3.4 ZUSAMMENFASSUNG 116 5.4
SIMULATION EINER MONOTONEN FUNKTION UNTER MAR 117 6 ZUSAMMENFASSUNG 122
6.1 ZUSAMMENFASSUNG 122 6.2 SUMMARY 124 LITERATUR 127
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