Lind 이해: 불완전한 데이터 분석에 대한 종합 가이드

Lind는 데이터가 무작위로 누락되지 않은 경우(MNAR) 모델의 매개변수를 추정하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 누락된 데이터를 설명하면서 모델의 매개변수를 추정하기 위해 우도 기반 접근 방식을 사용하는 일종의 불완전한 데이터 분석입니다.

Lind의 기본 아이디어는 관찰된 데이터를 사용하여 모델의 매개변수를 추정한 다음, 이러한 추정치를 사용하여 누락된 데이터를 대체합니다. 대치된 데이터는 모델의 매개변수를 추정하는 데 사용되는 전체 데이터 가능성을 계산하는 데 사용됩니다.

Lind는 일반적으로 무응답 또는 측정 오류로 인해 데이터가 누락되는 설문 조사 샘플링에 사용됩니다. 데이터가 불완전하거나 누락되는 경우가 많은 금융, 의료, 사회과학 등 다른 분야에서도 사용할 수 있습니다.

Lind의 가장 큰 장점은 변수 간의 비선형 관계가 있는 복잡한 모델을 처리할 수 있다는 것입니다. 완전히 무작위로 누락된 데이터(MCAR)와 무작위로 누락되지 않은 데이터(MNAR)를 모두 고려합니다. 그러나 계산 집약적일 수 있으며 실행하려면 많은 양의 메모리와 처리 능력이 필요할 수 있습니다.