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

Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,3, Johann Wolfgang Goethe-Universit?t Frankfurt am Main (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Seminar "Angewandte Statistik", Sprache: Deutsch, Abstract: Obwohl Methoden f?r kategoriale Daten wie z. B. die logistische Regression und das loglineare Modellieren in fast allen bedeutenden Bereichen der statistischen Anwendung allt?glich sind, gibt es dennoch kaum Literatur ?ber grunds?tzliche Verfahren, wie mit fehlenden Werten in der Analyse von Klassendaten umzugehen ist. In dieser Seminararbeit werden Techniken f?r die Parametersimulation und die multiple Imputation von unvollst?ndigen Klassendaten im saturierten multinomialen Modell entwickelt. Das saturierte multinomiale Modell eignet sich hierf?r besonders, da es dreifache und h?here Verbindungen zwischen den Variablen zul?sst. In Abschnitt 2 werden die grundlegenden Eigenschaften zweier multivariater Verteilungen, der multinomialen und der Dirichlet-Verteilung, betrachtet. Der elementare EM- und der Vergr? erungsalgorithmus f?r 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 zur?ck, das 1997 bei Chapman & Hall erschienen ist.

Author: Andreas Wolf

Publisher: Grin Verlag

Publication Date: Nov 11, 2008

Number of Pages: 56 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3640203119

ISBN-13: 9783640203116