ทำความเข้าใจ Lind: คู่มือที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
Lind เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองเมื่อข้อมูลหายไปโดยไม่สุ่ม (MNAR) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ประเภทหนึ่งซึ่งใช้แนวทางที่อิงตามความน่าจะเป็นในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองในขณะที่คำนึงถึงข้อมูลที่ขาดหายไป แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลัง Lind คือการใช้ข้อมูลที่สังเกตได้เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง จากนั้น ใช้ค่าประมาณเหล่านี้เพื่อคำนวณข้อมูลที่ขาดหายไป จากนั้นข้อมูลที่ใส่เข้าไปจะถูกนำมาใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นของข้อมูลที่สมบูรณ์ ซึ่งใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง โดยทั่วไปมักใช้ในการสุ่มตัวอย่างแบบสำรวจ ซึ่งข้อมูลมักจะหายไปเนื่องจากการไม่ตอบสนองหรือข้อผิดพลาดในการวัด นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้ในสาขาอื่นๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และสังคมศาสตร์ ซึ่งข้อมูลมักจะไม่สมบูรณ์หรือขาดหายไป ข้อได้เปรียบหลักของ Lind คือ มันสามารถจัดการกับแบบจำลองที่ซับซ้อนด้วยความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างตัวแปร และยังสามารถ บัญชีสำหรับทั้งข้อมูลที่ขาดหายไปโดยสิ้นเชิงโดยการสุ่ม (MCAR) และข้อมูลที่ไม่ได้สุ่ม (MNAR) อย่างไรก็ตาม อาจต้องใช้คอมพิวเตอร์จำนวนมากและอาจต้องใช้หน่วยความจำและพลังการประมวลผลจำนวนมากจึงจะรันได้
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
