Koller-Meinfelder, FlorianFlorianKoller-Meinfelder0000-0001-5959-76122019-09-192010-01-252009https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/213Bamberg, Univ., Diss., 2009Multiple Imputation (MI) is a general purpose approach to impute partially incomplete data. The proposed method - Bayesian Bootstrap Predictive Mean Matching - is a variant that incorporates the robustifying properties of a nearest neighbour technique (Predictive Mean Matching) into MI.Multiple Imputation (MI) ist ein allgemeiner Ansatz zur Ergänzung fehlender Daten. Die vorgestellte Methode - Bayesian Bootstrap Predictive Mean Matching - ist eine MI-Variante, welche die robustifizierenden Eigenschaften eines Nearest-Neighbour-Verfahrens (Predictive Mean Matching) integriert.engDatenergänzung , Multiple Imputationmissing data , multiple imputation , nearest neighbour matchingDatenergänzungMultiple Imputationmissing datamultiple imputationnearest neighbour matching510Analysis of Incomplete Survey Data : Multiple Imputation via Bayesian Bootstrap Predictive Mean MatchingAnalyse unvollständiger Befragungsdaten - Multiple Imputation mittels Bayesian Bootstrap Predictive Mean Matchingdoctoralthesisurn:nbn:de:bvb:473-opus-2251