Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten in der Analyse von kategorialen Daten

ISBN-13: 9783640203116 / Niemiecki / Miękka / 2008 / 56 str.

Andreas Wolf

Opis

Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Statistik, Note: 1,3, Johann Wolfgang Goethe-Universitat Frankfurt am Main (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Seminar "Angewandte Statistik," Sprache: Deutsch, Abstract: Obwohl Methoden fur kategoriale Daten wie z. B. die logistische Regression und das loglineare Modellieren in fast allen bedeutenden Bereichen der statistischen Anwendung alltaglich sind, gibt es dennoch kaum Literatur uber grundsatzliche Verfahren, wie mit fehlenden Werten in der Analyse von Klassendaten umzugehen ist. In dieser Seminararbeit werden Techniken fur die Parametersimulation und die multiple Imputation von unvollstandigen Klassendaten im saturierten multinomialen Modell entwickelt. Das saturierte multinomiale Modell eignet sich hierfur besonders, da es dreifache und hohere Verbindungen zwischen den Variablen zulasst. In Abschnitt 2 werden die grundlegenden Eigenschaften zweier multivariater Verteilungen, der multinomialen und der Dirichlet-Verteilung, betrachtet. Der elementare EM- und der Vergroerungsalgorithmus fur das saturierte multinomiale Modell werden in Abschnitt 3 entwickelt. Die Darstellungen gehen auf das 7. Kapitel des Buches "Analysis of Incomplete Multivariate Data" von J. L. Schafer zuruck, das 1997 bei Chapman & Hall erschienen ist.

O autorze

Dr.- Ing. Andreas Wolf ist Geschäftsführer der robomotion GmbH, Stuttgart und Dozent an der Berufsakademie Mannheim.