Neue Ansaetze Zur Loesung Des Problems Fehlender Werte Im Linearen Regressionsmodell

Bei der konkreten Arbeit mit Daten wird man haufig mit dem Problem fehlender Werte konfrontiert. Die vorliegende Arbeit vermittelt zunachst einen Uberblick uber die bisher ublichen Methoden zur Bewaltigung dieses Problems im linearen Modell. Dann werden neue Verfahren vorgestellt, die a priori-Information uber die fehlenden Werte mit der Stichprobeninformation kombinieren und damit die Schatzung des Regressionskoeffizienten verbessern. In einer umfassenden Simulationsstudie werden die Verfahren miteinander verglichen. Dabei zeigt sich, dass die neuen Ansatze bei korrekter Vorinformation den ubrigen Verfahren uberlegen sind.