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Description
(Text)
Korrelierte Beobachtungen treten bei klinischen Längsschnittstudien, Panelstudien im Rahmen wirtschaftswissenschaftlicher oder sozio-demografischer Untersuchungen und im Bereich der räumlichen Statistik auf. Fehlende Werte aufgrund von Nichterreichbarkeit, Antwortverweigerung usw. sind dabei ein häufiges methodisches Problem. Dieser Sachverhalt wird jedoch meist ignoriert, so dass die auf den reduzierten Daten basierenden statistischen Analysen zu falschen oder zumindest ineffizienten Ergebnissen führen. Die Arbeit beschäftigt sich mit Lösungsansätzen bei Verwendung der Generalised Estimating Equations. Neben einem ausführlichen Überblick über diese speziellen Marginalen Regressionsmodelle wird zunächst eine Einführung in den Bereich fehlender Werte gegeben. Die Verwendung der Weighted Estimating Equations zur Behandlung fehlender Werte wird in verschiedenen Anwendungsbereichen dargestellt.
(Table of content)
Aus dem Inhalt : Überblick über Generalised Estimating Equations - Einführung in den Bereich fehlender Werte - Weighted Estimating Equations für korrelierte Beobachtungen - Modelldiagnose - Anwendungsbeispiele.
(Author portrait)
Der Autor: Christian Kastner wurde 1969 in Marktredwitz geboren. 1989 begann er mit dem Studium der Statistik an der Universität München. Dem Diplom 1995 folgte eine Anstellung als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik sowie im Sonderforschungsbereich 386 «Statistische Analyse diskreter Strukturen» der Universität München. Promotion 2000.



