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URN: urn:nbn:de:bvb:473-opus-2280
URL: http://www.opus-bayern.de/uni-bamberg/volltexte/2010/228/
Generating Multiply Imputed Synthetic Datasets: Theory and Implementation
Erzeugung Mehrfach Imputierter Synthetischer Datensätze: Theorie und Implementierung
Drechsler, Jörg
| Beteiligte Einrichtung: |
| Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften |
| Dokumentart: |
| Dissertation |
| Hauptberichter: |
| Rässler, Susanne (Prof. Dr.) |
| DDC-Sachgruppe: |
| Statistik |
| RVK - Regensburger Verbundklassifikation: |
| QH 233 |
| SWD-Schlagwörter: |
| Imputationstechnik; Bayes-Inferenz; Datenschutz; Anonymisierung; Online-Publikation |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): |
| multiple Imputation , synthetische Datensätze |
| Freie Schlagwörter (Englisch): |
| Confidentiality , multiple imputation , partially synthetic datasets , fully synthetic datasets , disclosure, data dissemination |
| Sprache: |
| Englisch |
| Tag der mündlichen Prüfung: |
| 10.12.2009 |
| Erstellungsjahr: |
| 2010 |
| Publikationsdatum: |
| 17.02.2010 |
| Beschreibung auf Englisch: |
| The book describes different approaches to generating multiply imputed synthetic datasets to guarantee confidentiality. Each chapter is dedicated to one approach, first describing the general concept followed by a detailed application to a real dataset providing useful guidelines on how to implement the theory in practice. |
| Beschreibung auf Deutsch: |
| Die Arbeit beschreibt verschiedene Ansätze zur Erstellung mehrfach imputierter synthetischer Datensätze. Diese Datensätze können der interessierten Fachöffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden, ohne den Datenschutz zu verletzen. Jedes Kapitel befasst sich mit einem eigenen Ansatz, wobei zunächst das allgemeine Konzept beschrieben wird. Anschließend bietet eine detailierte Anwendung auf einen realen Datensatz hilfreiche Richtlinien, wie sich die beschriebene Theorie in der Praxis anwenden läßt. |
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Letzte Änderung:
17.12.09
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