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<div class="csl-entry">Leodolter, M. (2013). <i>Datenanalyse unvollständiger Beobachtungen : Multiple Imputation angewandt auf Verkehrsdaten</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2013.21203</div>
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https://doi.org/10.34726/hss.2013.21203
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/8110
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dc.description
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird das Problem unvollständiger Beobachtungen in der Datenanalyse besprochen. Hierfür wird zuallererst das Ereignis "Fehlende Daten" und dessen Eigenschaften näher erörtert, worauf aufbauend verschiedene Lösungsansätze vorgestellt werden. Abgesehen von simplen Techniken wie dem Streichen unvollkommener Beobachtungen, liegt das Hauptaugenmerk auf dem Expectation Maximization Algorithmus und Multipler Imputation. Im Detail wird Multiple Imputation by Chained Equations auf Basis der Methode Predicitve Mean Matching präsentiert. In Folge an die Diskussion der verschiedenen Prozeduren werden die Verfahren an simulierten Datensätzen getestet. Es wird evaluiert, aus welcher Technik die besten Schätzer für den Mittelwert und die Kovarianzmatrix hervorgeht. Die Ergebnisse zeigen, dass unter bestimmten Voraussetzungen auch einfache Methoden zum Ziel führen. Abschließend steht ein lückenhafter Datensatz mit Informationen zu einer Flotte von Taxis bereit, welcher mithilfe vorgestellter Verfahren analysiert wird. Einerseits mit der simplen Herangehensweise unvollständige Beobachtungen nicht zu berücksichtigen, andererseits mit Multipler Imputation. Hierfür wird insbesondere das R-Paket mice bemüht. Anhand dieses praktischen Beispiels soll die Anwendung von Multipler Imputation sowie dessen Vorteile gegenüber einfacher Methoden demonstriert werden. Zu diesem Zweck werden typische Verfahren der Datenanalyse auf den Datensatz angewandt, nachdem das Problem "Fehlende Daten" behandelt wurde. Die Resultate zeigen, dass es für dieses Fallbeispiel vorzuziehen ist Multiple Imputation anzuwenden, anstatt unvollständige Beobachtungen zu löschen.
de
dc.description.abstract
Data sets with missing values pose particular difficulties for the analysis. In this thesis some of the most common approaches for this problem are discussed, in particular, 'complete data analysis', 'mean imputation', 'regression imputation', the 'EM algorithm' and 'multiple imputation' strategies. These methods are compared via a simulation study. In addition a traffic data set with many missing values is analyzed with the EM algorithm and multiple imputation by chained equations.
en
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.title
Datenanalyse unvollständiger Beobachtungen : Multiple Imputation angewandt auf Verkehrsdaten
de
dc.title.alternative
Analysis of datasets with missing values; multiple imputation for traffic data
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2013.21203
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Maximilian Leodolter
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Wirtschaftsmathematik
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC11053674
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dc.description.numberOfPages
87
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dc.identifier.urn
urn:nbn:at:at-ubtuw:1-64421
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
dc.rights.identifier
In Copyright
en
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Urheberrechtsschutz
de
tuw.advisor.staffStatus
staff
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item.fulltext
with Fulltext
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open
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Publications
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Publications
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item.languageiso639-1
de
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http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf
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Thesis
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Hochschulschrift
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item.openaccessfulltext
Open Access
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crisitem.author.dept
E020 - Information Technology Solutions
-
crisitem.author.parentorg
E640 - Vizerektorat Digitalisierung und Infrastruktur