Diplomová práce

Chybějící data a regresní analýza

Missing data and regression analysis

Bc. Magdaléna Chábová
Anotace

V této diplomové práci se věnujeme modelování dat pomocí lineární regrese za předpokladu, že některé hodnoty nejsou z určitého důvodu pozorovány. Popisujeme metody, které nám v takovém případě pomohou korektně odhadnout regresní koeficienty. Konkrétně se zabýváme metodou complete case, dvěma variantami metody missing indicator a metodou mnohonásobné imputace. První metoda analyzuje pouze kompletní …více

Abstract

In this thesis we study linear regression model assuming that some values are not observed. We describe methods that enable us to estimate the regression parameters correctly. Specifically, we focus on complete case method, two types of missing indicator method and multiple imputation. The first technique analyze fully observed data only and the two following methods modify the theoretical linear model …více

Klíčová slova
Lineární regrese Chybějící data Mechanismy chybění dat Metoda complete case Metoda missing indicator Metoda multiple imputation Bayesovská analýza Simulační studie Linear Regression Missing Data Missing Data Mechanisms Complete Case method Missing Indicator method Multiple Imputation method Bayesian Analysis Simulation study
Zadání práce
V diplomové práci se budeme věnovat přístupům, pomocí kterých lze provést regresní analýzu i v případě, že pro některé jedince nemáme k dispozici údaje o všech jejich charakteristikách. Zaměříme se zejména na metody známé pod názvy complete case analysis, missing indicator method a multiple imputation. Prozkoumáme především, jakých výsledků můžeme za použití těchto metod dosáhnout v situacích, které se liší tím, co a jak v datech chybí.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
1. 6. 2020 12:23, Mgr. Andrea Kraus, M.Sc., Ph.D., učo 238225
Plný text práce
863,8 KB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
22. 6. 2020
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Andrea Kraus, M.Sc., Ph.D., učo 238225
ÚMS Ústavy PřF MU

Oponent

doc. Mgr. David Kraus, Ph.D., učo 238224
ÚMS Ústavy PřF MU

Literatura

  • Handbook of missing data methodology. Edited by Geert Molenberghs - Garrett M. Fitzmaurice - Michael G. Kenward - Anas. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2015, xxiv, 574. ISBN 9781439854617.
  • BUUREN, S. van. Flexible imputation of missing data. Boca Raton, FL: CRC Press, 2012, xxv, 316. ISBN 9781439868249.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Matematika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.