izpis_h1_title_alt

Nadomeščanje manjkajočih podatkov : delo diplomskega seminarja
ID Leskovšek, Anja (Avtor), ID Smrekar, Jaka (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (182,70 KB)
MD5: 07319A9ADDD7DE95747F193F652FE1F5
.rR - Priloga, prenos (6,28 KB)
MD5: 1A6193047F30088F6BCF325657CF436A
.txtTXT - Priloga, prenos (33,06 KB)
MD5: 2BB9184B9CBCE8C6CC955F3EE84D090E

Izvleček
V sodobnem svetu so anketni vprašalniki, z namenom ocenjevanja lastnosti ciljne populacije, vedno bolj popularni. Zaradi problema manjkajočih podatkov pa je analiza le-teh lahko problematična. Obstaja veliko metod, s katerimi se spopadamo s problemom manjkanja podatkov. Za praktični del sem se odločila, da uporabim metodo popolnih primerov, deterministično imputacijo in večkratno imputacijo z linearno regresijo. Cilj diplomske naloge je ugotoviti, kako se metode obnašajo na določenem vzorcu podatkov in katera nam da najbolj optimalen rezultat. Zanimalo me je, ali lahko v splošnem določimo boljšo metodo ali je odvisno od celotne zgradbe ankete in odgovorov. Iz rezultatov lahko ugotovimo, da je odvisno tudi od drugih dejavnikov, katera metoda je bolj učinkovita. Pomembno je predhodno znanje teorije, da lahko določimo metodo, ki jo bomo uporabili za določen primer.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:anketa, metoda, imputacija, ocena, povprečna vrednost
Vrsta gradiva:Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Leto izida:2018
PID:20.500.12556/RUL-103671 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:519.2
COBISS.SI-ID:18472537 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:21.09.2018
Število ogledov:974
Število prenosov:342
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Substituting missing data
Izvleček:
In modern world, survey questionnaires with the intention of assessing properties of the targeted group of people, are becoming more and more popular. But because of the missing data, the analysis of these surveys might sometimes be problematic. There are many different methods that can help us cope with missing data. For the practical part, I have decided to choose a method of complete-case analysis, single imputation with linear regression and multiple imputation with linear regression. The goal of dissertation is to find out, how different methods work on the certain samples of data, and which method gives us the most optimal result. I was interested if we can generally determine the best method or does it depend on the whole structure of the survey and its answers. From the results we can see that determining the best method also depends on other factors. Beforehand knowledge of the theory is important to determine which method will be used for certain examples.

Ključne besede:survey, method, imputation, evaluation, average

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj