Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen
Dissertationsschrift
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...
Leider schon ausverkauft
Buch (Kartoniert)
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenlose Rücksendung
Produktdetails
Produktinformationen zu „Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen “
Klappentext zu „Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen “
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.
Inhaltsverzeichnis zu „Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen “
Aus dem Inhalt : Lineares Regressionsmodell - Missing Data Mechanismen - Fehlende Daten im Response - Fehlende Daten in den Kovariablen - Imputationsverfahren - Modellbasierte Methoden - Diagnoseverfahren für non-MCAR.
Autoren-Porträt von Andreas Fieger
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.
Bibliographische Angaben
- Autor: Andreas Fieger
- 2001, Neuausg., 114 Seiten, Maße: 14,9 x 20,8 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Peter Lang
- ISBN-10: 3631372302
- ISBN-13: 9783631372302
- Erscheinungsdatum: 27.03.2001
Kommentar zu "Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen"
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Fehlende Kovariablenwerte bei Linearen Regressionsmodellen".
Kommentar verfassen