Lind を理解する: 不完全なデータ分析の包括的なガイド

Lind は、データがランダムではなく欠損している (MNAR) 場合に、モデルのパラメーターを推定するために使用される統計手法です。これは、尤度ベースのアプローチを使用して、欠損データを考慮しながらモデルのパラメーターを推定する不完全データ分析の一種です。

Lind の背後にある基本的な考え方は、観察されたデータを使用してモデルのパラメーターを推定し、その後、これらの推定値を使用して欠損データを代入します。代入されたデータは、完全なデータの尤度を計算するために使用され、モデルのパラメーターを推定するために使用されます。

Lind は、無応答や測定エラーによりデータが欠落していることが多い調査サンプリングでよく使用されます。また、データが不完全または欠落していることが多い、金融、医療、社会科学などの他の分野でも使用できます。 Lind の主な利点は、変数間の非線形関係を持つ複雑なモデルを処理できることです。完全にランダムな欠損 (MCAR) データと非ランダムな欠損 (MNAR) データの両方を考慮します。ただし、計算負荷が高く、実行するには大量のメモリと処理能力が必要になる場合があります。