A Comparison of Single Imputation Methods for Missing Values in Nonparametric Regression Models

Title (Arabic)

مقارنة طرائق التعويض الأحادي عن القيمة المفقودة لأنموذج الانحدار اللامعلمي

Authors

Qutaiba N. Nayef Al-Qazaz, Department of Statistics, College of Administration & Economics, University of Baghdad, Republic of Iraq
Munaf Yousif Hmood, Department of Statistics, College of Administration and Economics, University of Baghdad, Iraq

DOI

10.33095/jeas.v15i53.1209

Abstract

In this paper, we will study non parametric model when the response variable have missing data (non response) in observations it under missing mechanisms MCAR, then we suggest Kernel-Based Non-Parametric Single-Imputation instead of missing value and compare it with Nearest Neighbor Imputation by using the simulation about some difference models and with difference cases as the sample size, variance and rate of missing data.

Abstract (Arabic)

في هذا البحث سيتم دراسة أنموذج الانحدار اللامعلمي الذي يعاني فيه متغير الأستجابة من حالة فقدان (عدم استجابة) في بعض مشاهداتة وتحت أفتراض الية فقدان MCAR، إذ تم اقتراح طريقة تعويض قاعدة Kernel الأحادي اللامعلمي بدلاً عن القيمة المفقودة ومقارنة هذه الطريقة مع طريقة تعويض أقرب مجاور بأستخدام أسلوب المحاكاة والمتمثل بعدة تجارب لعدة نماذج مختلفة ولحالات مختلفة من حجوم العينة، التباين ونسب الفقدان.

Recommended Citation

Al-Qazaz, Q. N., & Hmood, M. Y. (2022). A Comparison of Single Imputation Methods for Missing Values in Nonparametric Regression Models. Journal of Economics and Administrative Sciences, 15(53), 223. https://doi.org/10.33095/jeas.v15i53.1209

First Page

223

Rights

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0