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Rässler, Susanne:

The Impact of multiple imputation for DACSEIS

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http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-11352
URL: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/volltexte/2004/1135/
Weitere beteiligte Personen (Hrsg. etc.): Münnich, Ralf (Co-ordinator)
Fachgebiet/Einrichtung: Bereich 04 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät (ohne Institutszuordnung)
Dokumentart: ResearchPaper
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2004
Publikationsdatum: 05.03.2004
Kurze Inhaltszusammenfassung auf Englisch This paper is designed to provide an extensive introduction to the
principles of multiple imputation and to give some general
recommendations of using multiple imputation techniques in the
DACSEIS universes. The definition of an ignorable missingness
mechanism is explained, and the concept of the observed-data
likelihood is discussed. To introduce the multiple imputation
principle a short introduction of Bayesian statistics is provided.
A small simulation study is performed comparing different
approaches to illuminate the advantages and disadvantages of
different imputation techniques. Finally, an overview about
recently available multiple imputation software is given and
violations of the assumptions made are addressed.
Kontrollierte Schlagwörter (Deutsch): Imputationstechnik , Stichprobenfehler
Freie Schlagwörter (Deutsch): Complexe Stichproben , Monte-Carlo-Simulation , Fehlende Daten
Freie Schlagwörter (Englisch): Complex survey , Monte-Carlo techniques , missing data
DDC-Sachgruppe: Statistik
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