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Schätzung von Anteilen aus fehlerhaften Daten

Allemand · Livre de poche

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Aus einer Stichprobe sollen die Anteile, mit denen die verschiedenen Ausprägungen eines diskreten Merkmals in einer endlichen Grundgesamtheit vorhanden sind, geschätzt werden. Die Daten enthalten jedoch Messfehler, sogenannte Fehlklassifikationen, d.h. die Klassenzugehörigkeit wird nicht fehlerfrei festgestellt. Eine derartige Situation ist etwa bei medizinischen Diagnosetests gegeben, wo die Ausprägungen "krank" bzw. "gesund" in der Regel nicht fehlerfrei festgestellt werden können. Werden die Fehlklassifikationen nicht berücksichtigt, so sind die Anteilsschätzer verzerrt und inkonsistent.Eine Korrektur dieser Verzerrung ist nur dann möglich, wenn zusätzlich Information über den Fehlklassifikationsprozess vorhanden ist. In dieser Arbeit wird untersucht, wie die interessierenden Anteile konsistent geschätzt werden können, wenn zusätzlich Validierungsdaten vorliegen. Es wird gezeigt, dass die effizienten Schätzer für zwei verschiedene Typen von Validierungsdaten einem einheitlichen Konstruktionsprinzip folgen. Dieses kann genutzt werden, um bei kombinierten Daten effizientere Schätzer als die bisher verwendeten zu bestimmen. Simulationsstudien zeigen, dass die asymptotischen Resultate auch für in der Praxis realistische Stichprobengrößen gelten.

Détails du produit

Auteurs Helga Wagner
Edition Trauner
 
Langues Allemand
Format d'édition Livre de poche
Sortie 01.01.2001
 
EAN 9783854873174
ISBN 978-3-85487-317-4
Pages 112
Poids 175 g
Thèmes Schriften der Johannes-Kepler-Universität Linz, Reihe B
Schriften der Johannes-Kepler-Universität Linz, Reihe B
Catégorie Sciences naturelles, médecine, informatique, technique > Mathématiques > Théorie des probabilités, stochastique, statistiques

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