Lind verstehen: Ein umfassender Leitfaden zur unvollständigen Datenanalyse

Lind ist eine statistische Technik zur Schätzung der Parameter eines Modells, wenn die Daten nicht zufällig fehlen (MNAR). Es handelt sich um eine Art unvollständiger Datenanalyse, die einen wahrscheinlichkeitsbasierten Ansatz verwendet, um die Parameter eines Modells zu schätzen und gleichzeitig die fehlenden Daten zu berücksichtigen.

Die Grundidee von Lind besteht darin, die beobachteten Daten zu verwenden, um die Parameter eines Modells zu schätzen, und dann Verwenden Sie diese Schätzungen, um die fehlenden Daten zu imputieren. Die unterstellten Daten werden dann verwendet, um die vollständige Datenwahrscheinlichkeit zu berechnen, die zur Schätzung der Parameter des Modells verwendet wird. Es kann auch in anderen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Sozialwissenschaften eingesetzt werden, wo Daten oft unvollständig sind oder fehlen.

Der Hauptvorteil von Lind besteht darin, dass es komplexe Modelle mit nichtlinearen Beziehungen zwischen den Variablen verarbeiten kann, und das ist auch möglich Berücksichtigen Sie sowohl das Fehlen vollständig zufälliger (MCAR) als auch das Fehlen nicht zufälliger (MNAR) Daten. Es kann jedoch rechenintensiv sein und für die Ausführung möglicherweise gro+e Mengen an Speicher und Rechenleistung erfordern.