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Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen

  • Kartonierter Einband
  • 114 Seiten
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Unvollständige Daten sind ein Problem, das in der Statistik in fast allen Gebieten anzutreffen ist. Die Arbeit beschäftigt sich mi... Weiterlesen
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Beschreibung

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.

Autorentext
Der Autor: Andreas Fieger studierte 1987 bis 1994 am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians Universität München. Nach der Diplom Prüfung war er bis 2000 als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Dr. Helge Toutenburg tätig, wo diese Arbeit entstand.

Inhalt

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

Produktinformationen

Titel: Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen
Untertitel: Dissertationsschrift
Autor:
EAN: 9783631372302
ISBN: 978-3-631-37230-2
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Lang, Peter GmbH
Genre: Analysis
Anzahl Seiten: 114
Gewicht: 167g
Größe: H208mm x B149mm x T10mm
Jahr: 2001
Auflage: Neuausg.