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Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger: BestMasters

Autor Thomas Ortner
de Limba Germană Paperback – 10 dec 2014
Thomas Ortner überprüft auf Basis der Leistungsdaten der Gebietskrankenkassen aus Kärnten, Salzburg und dem Burgenland Regressionsverfahren und deren Voraussetzungen für die Versorgung von Patienten mit Antipsychotika. Die deskriptive Analyse zeigt, dass nur eine verhältnismäßig kleine Gruppe von Patienten von den Ausgaben profitiert. Im Rahmen der theoretischen Einführung werden als Alternativen zur klassischen multiplen Regression robuste Verfahren aufgezeigt, die aufgrund der ungünstigen Datenstruktur klar zu bevorzugen sind. Im Bereich der Ausreißererkennung stellt der Autor neue Ansätze über Clusterverfahren vor und führt verallgemeinerte Regressionsmodelle ein.
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Specificații

ISBN-13: 9783658083953
ISBN-10: 3658083956
Pagini: 80
Ilustrații: XI, 67 S. 26 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 x 4 mm
Greutate: 0.11 kg
Ediția:2015
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Spektrum
Seria BestMasters

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Public țintă

Research

Cuprins

Deskriptive und multiple lineare Regression.- Robuste Regression.- Datenphänomene in Sozialversicherungsdaten.- Anwendungen multivariater Methoden auf Sozialversicherungsdaten.

Notă biografică

Thomas Ortner vollendete seine Diplomarbeit am Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie der Technischen Universität Wien. Er ist dort Projektassistent im Rahmen des Projektes „Decison Support for Health Policy and Planning“ und ist als selbstständiger Statistiker tätig.

Textul de pe ultima copertă

Thomas Ortner überprüft auf Basis der Leistungsdaten der Gebietskrankenkassen aus Kärnten, Salzburg und dem Burgenland Regressionsverfahren und deren Voraussetzungen für die Versorgung von Patienten mit Antipsychotika. Die deskriptive Analyse zeigt, dass nur eine verhältnismäßig kleine Gruppe von Patienten von den Ausgaben profitiert. Im Rahmen der theoretischen Einführung werden als Alternativen zur klassischen multiplen Regression robuste Verfahren aufgezeigt, die aufgrund der ungünstigen Datenstruktur klar zu bevorzugen sind. Im Bereich der Ausreißererkennung stellt der Autor neue Ansätze über Clusterverfahren vor und führt verallgemeinerte Regressionsmodelle ein.
Der Inhalt
  • Deskriptive und multiple lineare Regression
  • Robuste Regression
  • Datenphänomene in Sozialversicherungsdaten
  • Anwendungen multivariater Methoden auf Sozialversicherungsdaten
Die Zielgruppen
Dozierende, Studierende und PraktikerInnen in den Bereichen Statistik und Public Health
Der Autor
Thomas Ortner vollendete seine Diplomarbeit am Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie der Technischen Universität Wien. Er ist dort Projektassistent im Rahmen des Projektes „Decison Support for Health Policy and Planning“ und ist als selbstständiger Statistiker tätig.
 

Caracteristici

Naturwissenschaftliche Studie Includes supplementary material: sn.pub/extras