लिंड को समझना: अपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
लिंड एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग किसी मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है जब डेटा यादृच्छिक नहीं (एमएनएआर) पर गायब होता है। यह एक प्रकार का अधूरा डेटा विश्लेषण है जो लापता डेटा के लिए लेखांकन करते समय मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए संभावना-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है। लिंड के पीछे मूल विचार एक मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए देखे गए डेटा का उपयोग करना है, और फिर लापता डेटा को आरोपित करने के लिए इन अनुमानों का उपयोग करें। फिर आरोपित डेटा का उपयोग संपूर्ण डेटा संभावना की गणना करने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। लिंड का उपयोग आमतौर पर सर्वेक्षण नमूने में किया जाता है, जहां गैर-प्रतिक्रिया या माप त्रुटियों के कारण डेटा अक्सर गायब होता है। इसका उपयोग वित्त, स्वास्थ्य देखभाल और सामाजिक विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों में भी किया जा सकता है, जहां डेटा अक्सर अधूरा या गायब होता है। लिंड का मुख्य लाभ यह है कि यह चर के बीच गैर-रेखीय संबंधों के साथ जटिल मॉडल को संभाल सकता है, और यह कर सकता है पूरी तरह से यादृच्छिक रूप से गायब (एमसीएआर) और यादृच्छिक नहीं (एमएनएआर) डेटा गायब दोनों के लिए जिम्मेदार है। हालाँकि, यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है और इसे चलाने के लिए बड़ी मात्रा में मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता हो सकती है।
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