Welche robuste Schätzmethode eignet sich bei Verzerrung durch Missing Data?

Question

Welche robuste Schätzmethode eignet sich bei Verzerrung durch Missing Data?

Antwort

Verwandte Fragen

Was ist ein Konfidenzintervall?

Wie führe ich in STATA die ML-Schätzung mit mehreren erklärenden Variablen durch?

Accepted Answer

Bei Verzerrungen durch fehlende Daten (Missings) eignet sich die robuste Schätzmethode der "Multiple Imputation". Diese Methode erstellt mehrere vollständige Datensätze durch Schätzung der fehlenden Werte basierend auf den vorhandenen Daten. Anschließend werden die Analysen auf jedem dieser Datensätze durchgeführt und die Ergebnisse zusammengeführt, um eine genauere Schätzung und Unsicherheitsbewertung zu erhalten. Eine weitere Methode ist die Verwendung von "Maximum Likelihood"-Ansätzen, die ebenfalls robust gegenüber fehlenden Daten sein können, indem sie die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten maximieren.

Accepted Answer

Ein Konfidenzintervall ist ein statistisches Konzept, das einen Bereich angibt, in dem ein unbekannter Parameter einer Population mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt. Es wird häufig in... [mehr]

Accepted Answer

Ein Konfidenzintervall ist ein statistisches Konzept, das einen Bereich angibt, in dem ein unbekannter Parameter einer Population mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt. Es wird häufig in der Schätzstatistik verwendet, um die Unsicherheit einer Schätzung zu quantifizieren. Ein Konfidenzintervall wird typischerweise durch zwei Werte definiert: den unteren und den oberen Grenzwert. Zum Beispiel könnte ein 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert einer Population von 10 bis 15 reichen. Das bedeutet, dass man mit 95%iger Sicherheit annehmen kann, dass der wahre Mittelwert der Population in diesem Intervall liegt. Die Breite des Konfidenzintervalls hängt von der Variabilität der Daten und der Größe der Stichprobe ab: Größere Stichproben führen in der Regel zu schmaleren Intervallen, was auf eine genauere Schätzung hinweist.

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Um in STATA eine Maximum-Likelihood-Schätzung (ML-Schätzung) mit mehreren erklärenden Variablen durchzuführen, kannst du die `ml`-Befehle verwenden. Hier ist eine allgemeine Vorgeh... [mehr]

Accepted Answer

Um in STATA eine Maximum-Likelihood-Schätzung (ML-Schätzung) mit mehreren erklärenden Variablen durchzuführen, kannst du die `ml`-Befehle verwenden. Hier ist eine allgemeine Vorgehensweise: 1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass deine Daten korrekt geladen und vorbereitet sind. 2. **Modell spezifizieren**: Definiere das Modell, das du schätzen möchtest. Zum Beispiel, wenn du ein Regressionsmodell mit mehreren erklärenden Variablen hast, kannst du die Funktion `ml model` verwenden. 3. **ML-Schätzung durchführen**: Verwende den Befehl `ml maximize`, um die Schätzung durchzuführen. Hier ist ein einfaches Beispiel: ```stata * Daten laden use deine_daten.dta, clear * Modell spezifizieren ml model lf deine_funktion (abhängige_variable = erklärende_variable1 erklärende_variable2 ...) * ML-Schätzung durchführen ml maximize ``` Ersetze `deine_funktion` durch die spezifische Funktion, die du verwenden möchtest (z.B. `normal` für eine normale Verteilung) und passe die Variablen entsprechend an. Stelle sicher, dass du die Dokumentation von STATA konsultierst, um spezifische Details zu den Funktionen und Optionen zu erhalten, die du verwenden kannst.