Читайте также:
|
Распространенная трудность, знакомая всем, кто обрабатывает исходные данные, это пропущенные наблюдения: либо отдельные ин-дивиды ошибаются, отвечая на соответствующие вопросы анкеты, либо некоторые данные теряются, либо, наконец, какая-нибудь переменная оказывается недоступной. Обычно в таком случае аналитик тя-жело вздыхает и сокращает общий объем выборки. Если пропущено лишь несколько наблюдений, то ничего страшного не случится, но в многомерном анализе потеря нескольких наблюдений по каждой переменной может обернуться огромным числом пропусков во всей таб-лице.
Последние работы показали, как можно соединять подходящую частную информацию с данными, для которых полная информация позволяет получить оценки параметров [Chen Т., FienbergS. E., 1974]; [Hoching R. R., Oxspring Н. Н., 1974], а Чен и Файнберг [Chen Т., Fienberg S. Е., 1976] развили свою работу, включив проверку раз-личных логлинейных моделей. Аналогичная работа, но основанная на взвешенном методе наименьших квадратов, выполнена Кохом, Имрэ и Райнфуртом [Koch G. G., Imrey Р. В., Reinfurt D. W., 1972], которые привели массу численных примеров.
К сожалению, теория такого подхода сложна и зависит от того, какие именно данные пропущены.
ГЛАВА 10. СИММЕТРИЯ, ДАННЫЕ ОПРОСОВ И МОДЕЛИ ИЗМЕНЕНИИ
Дата добавления: 2015-09-01; просмотров: 41 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ПОЛНЫХ ТАБЛИЦ | | | СИММЕТРИЯ |