Statistische Auswertung mit fehlenden Daten Roderick J. A., Rubin, Don
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Gut
- Hinweise des Verkäufers
- Features
- EX-LIBRARY
- Book Title
- Statistical Analysis with Missing Data Roderick J. A., Rubin, Don
- ISBN
- 9780471802549
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
Wiley & Sons, Incorporated, John
ISBN-10
0471802549
ISBN-13
9780471802549
eBay Product ID (ePID)
1106343
Product Key Features
Number of Pages
304 Pages
Language
English
Publication Name
Statistical Analysis with Missing Data
Subject
Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Multivariate Analysis
Publication Year
1987
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics
Series
Wiley Series in Probability and Statistics Ser.
Format
Hardcover
Dimensions
Item Height
0.9 in
Item Weight
20.4 Oz
Item Length
9.5 in
Item Width
6.3 in
Additional Product Features
Edition Number
9
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
86-019075
Dewey Edition
21
Series Volume Number
50
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
519.5
Table Of Content
OVERVIEW AND HISTORICAL APPROACHES. Missing Data in Experiments. Quick Methods for Multivariate Data with Missing Values. Nonresponse in Sample Surveys. LIKELIHOOD-BASED APPROACHES TO THE ANALYSIS OF MISSING DATA. Theory of Inference Based on the Likelihood Function. Methods Based on Factoring the Likelihood, Ignoring the Missing Data Mechanism. Maximum Likelihood for General Patterns of Missing Data: Introduction and Theory with Ignorable Nonresponse. Maximum Likelihood Estimation for Multivariate Normal Examples, Ignoring the Missing-Data Mechanism. Models for Partially Classified Contingency Tables, Ignoring the Missing Data Mechanism. Mixed Normal and Nonrational Data with Missing Values, Ignoring the Missing-Data Mechanism. Nonignorable Nonresponse Models. The Model-Based Approach to Survey Nonresponse. Index.
Synopsis
Acknowledged experts on the subject bring together diverse sources on methods for statistical analysis of data sets with missing values, a pervasive problem for which standard methods are of limited value. Blending theory and application, it reviews historical approaches to the subject, and rigorous yet simple methods for multivariate analysis with missing values. Goes on to provide a coherent theory for analysis of problems based on likelihoods derived from statistical models for the data and the missing data mechanism. The theory is applied to a wide range of important missing-data problems. Extensive references, examples, and exercises.
LC Classification Number
QA276.L57 1986
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