Lindin ymmärtäminen: Kattava opas epätäydelliseen data-analyysiin

Lind on tilastollinen tekniikka, jota käytetään mallin parametrien estimoimiseen, kun tiedot puuttuvat ei satunnaisesti (MNAR). Se on eräänlainen epätäydellinen data-analyysi, joka käyttää todennäköisyyteen perustuvaa lähestymistapaa mallin parametrien arvioimiseen samalla kun otetaan huomioon puuttuvat tiedot.

Lindin perusideana on käyttää havaittua dataa mallin parametrien arvioimiseen ja sitten käyttää näitä arvioita puuttuvien tietojen laskemiseen. Imputoiduista tiedoista lasketaan sitten tietojen täydellinen todennäköisyys, jota käytetään mallin parametrien estimoimiseen.

Lindia käytetään yleisesti kyselyn otannassa, jossa tiedot puuttuvat usein vastaamatta jättämisen tai mittausvirheiden vuoksi. Sitä voidaan käyttää myös muilla aloilla, kuten rahoituksessa, terveydenhuollossa ja yhteiskuntatieteissä, joissa tiedot ovat usein epätäydellisiä tai puuttuvat.

Lindin tärkein etu on, että se pystyy käsittelemään monimutkaisia malleja, joissa muuttujien välillä on epälineaarisia suhteita, ja se voi huomioon sekä puuttuvat täysin satunnaiset (MCAR) että puuttuvat satunnaiset (MNAR) tiedot. Se voi kuitenkin olla laskennallisesti intensiivistä ja saattaa vaatia suuria määriä muistia ja prosessointitehoa toimiakseen.