Werner Aufsattler
Simple Modelle für komplexe Diagnoseprobleme? (eBook, PDF)
Zur Robustheit probabilistischer Diagnoseverfahren gegenüber vereinfachenden Modellannahmen
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Simple Modelle für komplexe Diagnoseprobleme? (eBook, PDF)
Zur Robustheit probabilistischer Diagnoseverfahren gegenüber vereinfachenden Modellannahmen
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- Geräte: PC
- ohne Kopierschutz
- eBook Hilfe
- Größe: 18.19MB
Produktdetails
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 154
- Erscheinungstermin: 12. März 2013
- Deutsch
- ISBN-13: 9783642715150
- Artikelnr.: 53118912
Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.
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1. Einleitung.- 2. Simple Modelle für komplexe Probleme ?.- 2.1. Zur Notwendigkeit formaler Entscheidungshilfen.- 2.2. Zur Notwendigkeit vereinfachender Modellannahmen bei formalen Entscheidungshilfeverfahren.- 2.3. Formale Diagnose über das Bayes Theorem und bedingte Unabhängigkeit.- 3. Bisherige Untersuchungen zum Problem bedingte Unabhängigkeit.- 4. Alternative ModelLannahmen, Möglichkeiten ihrer Fotmalisierung und Schätzverfahren.- 4.1. Welche Alternativen kommen in Betracht ?.- 4.2. Parametrische Modelle für mehrdimensionale Kontingenztafeln und Schätzverfahren.- 5. Methodische Probleme.- 5.1. Bewertungskriterien für probabi1istische Diagnoseverfahren.- 5.2. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 5.3. Zur Grobdifferenzierung von Datenstrukturen.- 6. Ablauf der Untersuchung.- 6.1. Programmentwicklung.- 6.2. Auswahl der Datensätze und Zusammenstellung der Analyseeinheiten.- 6.3. Auswertungsphase.- 7. Ergebnisse.- 7.1. Beschreibung der Datensätze.- 7.2. Übersicht über die Grobstruktur der verwendeten Datensätze.- 7.3. Vergleich der Schätzfehler bei der Annahme bedingt unabhängiger Indikatoren und der Annahme paarweise interkorrelierter Indikatoren.- 7.4. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 7.5. C1uster-Modelle.- 8. Zusammenfassung und Diskussion.- 8.1. Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit.- 8.2. Zusammenfassung der Ergebnisse.- 8.3. Schlußfolgerungen.- Anhang A Übersicht über die Prozentsätze übet- und unterkonfidenter Schätzungen bei den einzelnen Analyseeinheiten der drei Datensätze.- Anhang B Tabellen des "Wahl-Datensatzes".
1. Einleitung.- 2. Simple Modelle für komplexe Probleme ?.- 2.1. Zur Notwendigkeit formaler Entscheidungshilfen.- 2.2. Zur Notwendigkeit vereinfachender Modellannahmen bei formalen Entscheidungshilfeverfahren.- 2.3. Formale Diagnose über das Bayes Theorem und bedingte Unabhängigkeit.- 3. Bisherige Untersuchungen zum Problem bedingte Unabhängigkeit.- 4. Alternative ModelLannahmen, Möglichkeiten ihrer Fotmalisierung und Schätzverfahren.- 4.1. Welche Alternativen kommen in Betracht ?.- 4.2. Parametrische Modelle für mehrdimensionale Kontingenztafeln und Schätzverfahren.- 5. Methodische Probleme.- 5.1. Bewertungskriterien für probabi1istische Diagnoseverfahren.- 5.2. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 5.3. Zur Grobdifferenzierung von Datenstrukturen.- 6. Ablauf der Untersuchung.- 6.1. Programmentwicklung.- 6.2. Auswahl der Datensätze und Zusammenstellung der Analyseeinheiten.- 6.3. Auswertungsphase.- 7. Ergebnisse.- 7.1. Beschreibung der Datensätze.- 7.2. Übersicht über die Grobstruktur der verwendeten Datensätze.- 7.3. Vergleich der Schätzfehler bei der Annahme bedingt unabhängiger Indikatoren und der Annahme paarweise interkorrelierter Indikatoren.- 7.4. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 7.5. C1uster-Modelle.- 8. Zusammenfassung und Diskussion.- 8.1. Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit.- 8.2. Zusammenfassung der Ergebnisse.- 8.3. Schlußfolgerungen.- Anhang A Übersicht über die Prozentsätze übet- und unterkonfidenter Schätzungen bei den einzelnen Analyseeinheiten der drei Datensätze.- Anhang B Tabellen des "Wahl-Datensatzes".