Fehlende Daten anhand vorhandener Schätzen

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ryu15 Auf diesen Beitrag antworten »
Fehlende Daten anhand vorhandener Schätzen
Hallo,

ich habe folgendes Problem und vielleicht kann mir ja einer weiterhelfen.

Also ich habe einen Sender (A) und einen Empfänger (B), und der Sender sendet periodisch Daten (was für Daten ist egal, das einzige das bekannt ist, ist das Skalenniveau).

A--->B

Jetzt können diese Daten ausfallen (habe mich etwas in Statistik eingelesen, der Mechanismus der hier vorliegt ist Missing Completely at random, quasi als würde man ne Münze werfen ob die Daten ankommen. Was man vielleicht sagen kann ist das wenn Daten nicht ankommen, vielleicht auch nicht ankommen).
Der Empfänger hat keine Möglichkeit dem Sender zu sagen er soll die Daten nochmal senden, so dass der Empfänger mit den bereits empfangenen Daten selber schätzen muss.

Anhand des Skalenniveaus soll nun eine entsprechende Methode gewählt werden zum schätzen.
Die Daten sind unabhängig voneinander.
Bei nominalen Daten würde ich mir denken einfach den letzten Wert zu nehmen.

Bei ordinalen und metrischen dachte ich an Likelihood schätzung oder Multiple Imuptation, bin mir aber nicht sicher ob ich das hier überhaupt anwenden kann, da ich ja im Grunde nix weiß(normalverteilt oder nicht?, erwartungswert und varianz lassen sich berechnen aber lässt sich damit allein ein guter schätzwert ermitteln?).

Oder denke ich einfach nur falsch?

Bin für jede Hilfe dankbar Augenzwinkern
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