Lind begrijpen: een uitgebreide gids voor onvolledige gegevensanalyse

Lind is een statistische techniek die wordt gebruikt voor het schatten van de parameters van een model wanneer de gegevens niet willekeurig ontbreken (MNAR). Het is een soort onvolledige data-analyse waarbij gebruik wordt gemaakt van een op waarschijnlijkheid gebaseerde benadering om de parameters van een model te schatten, terwijl rekening wordt gehouden met de ontbrekende gegevens. Het basisidee achter Lind is om de waargenomen gegevens te gebruiken om de parameters van een model te schatten, en vervolgens gebruik deze schattingen om de ontbrekende gegevens toe te schrijven. De geïmputeerde gegevens worden vervolgens gebruikt om de volledige gegevenswaarschijnlijkheid te berekenen, die wordt gebruikt om de parameters van het model te schatten.Lind wordt vaak gebruikt bij enquêtesteekproeven, waarbij gegevens vaak ontbreken vanwege non-respons of meetfouten. Het kan ook worden gebruikt op andere gebieden, zoals de financiële sector, de gezondheidszorg en de sociale wetenschappen, waar gegevens vaak onvolledig zijn of ontbreken. Het belangrijkste voordeel van Lind is dat het complexe modellen kan verwerken met niet-lineaire relaties tussen de variabelen. rekening houden met zowel ontbrekende volledig willekeurige gegevens (MCAR) als ontbrekende niet-willekeurige gegevens (MNAR). Het kan echter rekenintensief zijn en er kunnen grote hoeveelheden geheugen en verwerkingskracht voor nodig zijn.