Семинар Катедре за вероватноћу и статистику

У уторак 15.4 2025. у 11 часова, у сали 718, Данијел Алексић (Факултет организационих наука, докторанд на Математичком факултету) ће одржати предавање

НОВИ ТЕСТ ПОТПУНО СЛУЧАЈНОГ НЕДОСТАЈАЊА И ЊЕГОВА ВАЖНОСТ У КОНТЕКСТУ ТЕСТОВА САГЛАСНОСТИ СА МОДЕЛОМ

Резиме: Недостајући подаци представљају свакодневицу сваког ко се бави обрадом
података. Ниједан традиционални статистички метод не може се применити
на некомплетан узорак, те, сходно томе, литература обилује
прилагођавањем постојећих статистичких метода у присуству недостајања.
Ипак, кључна претпоставка скоро свих таквих адаптација јесте она о
механизму недостајања, које се по Рубину и Литлу (1987) може
класификовати на потпуно случајно (MCAR), случајно (MAR) и неслучајно
(MNAR) недостајање. MCAR претпоставка је једна од најпожељнијих у
контексту некомплетних узорака, јер омогућава примену најједноставнијих
метода анализе података, који тада дају квалитетне резултате.

У овом предавању представићемо нови тест MCAR претпоставке који почива на
идеји узорачке коваријације, а чију асимптотску расподелу изводимо
ослањајући се на теорију недегенерисаних U-статистика. Нови тест показао
се квалитетнијим у смислу грешке прве врсте и моћи у односу на убедљиво
најкоришћенији Литлов (1988) MCAR тест.

Важност тестирања ове претпоставке илуструјемо предлажући неколико адаптација тестова из класе
сагласности са моделом, и то тестирања независности, сагласности с
расподелом и једнаке расподељености.

Предавање је могуће пратити и онлајн, путем линка
https://zoom.us/j/98069734918?pwd=uMBdioVGGy5lbcN6ooc9EbYYYqjXOJ.1

Meeting ID: 980 6973 4918
Passcode: 268538