Fehlende Daten in Additiven Modellen

{"ID":4020765,"post_title":"Fehlende Daten in Additiven Modellen","title":"Fehlende Daten in Additiven Modellen","post_content":"Im Mittelpunkt der Betrachtung steht das einfache additive Modell g = ?(x) + \u00ce mit fehlenden Werten in x. Das Ziel besteht im Vergleich von aus der linearen Regressionsrechnung bekannten Verfahren mit der nearest neighbor imputation. Neben einer ausf\u00fchrlichen Einf\u00fchrung in die Problematik fehlender Daten, in die Sch\u00e4tzung nichtparametrischer Regressionsmodelle und in einige Imputationsverfahren werden die Struktur und die Resultate der Simulationsexperimente ausf\u00fchrlich diskutiert. Dabei stehen insbesondere die Ergebnisse unter missing at random (MAR) im Vordergrund, was hier einer Abh\u00e4ngigkeit des Fehlens vom Response g entspricht. W\u00e4hrend unter missing completely at random (MCAR) die Analyse der vollst\u00e4ndigen F\u00e4lle 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 ?(x) wie auch bei einer monotonen Funktion ? zu erkennen.","image":"https:\/\/images.thalia.media\/00\/-\/d8e6e7524c564ee3a894643b0cdce383\/fehlende-daten-in-additiven-modellen-taschenbuch-thomas-nittner.jpeg","url":"https:\/\/www.vergleiche.ch\/unterhaltung\/product\/fehlende-daten-in-additiven-modellen\/","min_price":59.89999999999999857891452847979962825775146484375,"low_price_merchant_id":70254503,"deeplink":"https:\/\/www.awin1.com\/pclick.php?p=40993271169&a=401125&m=13971&pref1=9783631513712","ean":9783631513712,"brand":"undefined"}