Lind'i Anlamak: Eksik Veri Analizi İçin Kapsamlı Bir Kılavuz

Lind, veriler rastgele olmayan şekilde eksik olduğunda (MNAR) bir modelin parametrelerini tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Eksik verileri hesaba katarken bir modelin parametrelerini tahmin etmek için olabilirliğe dayalı bir yaklaşım kullanan bir tür tamamlanmamış veri analizidir.

Lind'in arkasındaki temel fikir, bir modelin parametrelerini tahmin etmek için gözlemlenen verileri kullanmak ve ardından eksik verileri hesaplamak için bu tahminleri kullanın. Atfedilen veriler daha sonra modelin parametrelerini tahmin etmek için kullanılan tam veri olasılığını hesaplamak için kullanılır.

Lind, yanıt vermeme veya ölçüm hataları nedeniyle verilerin sıklıkla eksik olduğu anket örneklemesinde yaygın olarak kullanılır. Verilerin çoğunlukla eksik veya eksik olduğu finans, sağlık ve sosyal bilimler gibi diğer alanlarda da kullanılabilir.

Lind'in temel avantajı, değişkenler arasında doğrusal olmayan ilişkilere sahip karmaşık modelleri ele alabilmesidir hem tamamen rastgele olmayan (MCAR) hem de eksik rastgele olmayan (MNAR) verileri hesaba katar. Ancak hesaplama açısından yoğun olabilir ve çalışması için büyük miktarda bellek ve işlem gücü gerekebilir.