Um die Regressionsschätzung zu verbessern, wenn fehlende Werte nicht zufällig auftreten, kannst du folgende Ansätze in Betracht ziehen: 1. **Datenimputation**: Verwende Methoden zur Imputation fehlender Werte, wie z.B. die Mittelwert-, Median- oder Modus-Imputation, oder komplexere Verfahren wie Multiple Imputation oder K-Nearest Neighbors (KNN). 2. **Modellierung der fehlenden Werte**: Berücksichtige die Gründe für die fehlenden Werte und integriere diese Informationen in dein Modell. Zum Beispiel kannst du Indikatorvariablen für fehlende Werte erstellen. 3. **Verwendung von robusten Schätzmethoden**: Nutze robuste Regressionsmethoden, die weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und nicht zufälligen fehlenden Werten sind. 4. **Erweiterung des Modells**: Füge zusätzliche Variablen hinzu, die möglicherweise die Ursache für die fehlenden Werte erklären, um die Schätzung zu verbessern. 5. **Sensitivity-Analyse**: Führe Sensitivitätsanalysen durch, um zu prüfen, wie sich verschiedene Imputationsmethoden oder Annahmen über die fehlenden Werte auf die Ergebnisse auswirken. 6. **Verwendung von Verfahren für fehlende Werte**: Methoden wie Maximum Likelihood oder Bayesianische Ansätze können ebenfalls hilfreich sein, um mit nicht zufälligen fehlenden Werten umzugehen. Durch die Kombination dieser Ansätze kannst du die Validität deiner Regressionsschätzungen erhöhen und die Auswirkungen der fehlenden Werte minimieren.