Methoden zur Analyse von Zeitverläufen: Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten
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1. Einleitung: Datenanalyse mit stochastischen Modellen.- 1.1. Daten und Modell.- 1.2. Beispiele und Fragestellungen.- 1.3. Datenarten und Datenstruktur.- 1.3.1. Ereignisdaten.- 1.3.2. Ereignisdaten als Individualdaten und gruppierte Daten.- 1.3.3. Alternative Datenstrukturen.- 1.4. Einige Vorteile der Datenanalyse mit stochastischen Modellen.- 2. Grundlegende Konzepte stochastischer Modelle.- 2.1. Arten stochastischer Prozesse.- 2.2. Das Zwei-Zustands-Modell mit absorbierendem Zielzustand.- 2.2.1. Übergangsrate, Überlebensfunktion und Verteilungen.- 2.2.2. Das Modell mit zeitunabhängiger Rate.- 2.2.3. Zeitabhängige Raten.- 2.2.4. Berücksichtigung von Heterogenität.- 2.3. Mehr-Zustands-Modelle.- 2.4. Maximum-Likelihood-Schätzung der Übergangsrate.- 3. Nicht-parametrische Verfahren.- 3.1. Explorative Datenanalyse.- 3.2. Nicht-parametrische Schätzverfahren bei gruppierten Zeitbereichs-Daten: Life-Table-Schätzer.- 3.2.1. Berechnung der Werte einer Sterbetafel.- 3.2.2. Programmbeispiele mit SPSS und BMDP.- 3.3. Nicht-parametrische Schätzverfahren bei Individualdaten mit exakter Ankunftszeit: Product-Limit-Schätzer.- 3.3.1. Product-Limit-Schätzformeln.- 3.3.2. Programmbeispiel mit BMDP.- 3.4. Nicht-parametrische Verfahren für den Vergleich von Subgruppen.- 4. Semi-parametrische Verfahren.- 4.1. Das Proportional-Hazards-Modell von COX.- 4.2. Die Partial-Likelihood-Methode von COX.- 4.3. Das geschichtete Cox-Modell und die Überprüfung der Proportionalitätsannahme.- 4.4. Signifikanztests und Stepwise-Regression.- 4.5. Anwendungsbeispiel Arbeitslosigkeit mit dem Programm BMDP.- 5. Parametrische Verfahren.- 5.1. Das log-lineare Basismodell.- 5.1.1. Das Modell und die Interpretation der Koeffizienten.- 5.1.2. Qualitative Variablen als Kovariate.- 5.1.3. Qualitative und quantitative Kovariate: Berechnungen mit dem Programm RATE.- 5.2. Parametrische Modelle der Zeitabhängigkeit.- 5.2.1. Exponentialverteilung.- 5.2.2. Weibullverteilung.- 5.2.3. Weibullverteilung und Gompertz-Makeham-Verteilung als Extremwertverteilungen.- 5.2.4. Das Sichel-Modell.- 5.2.5. Log-Normal-Verteilung und log-logistische Verteilung.- 5.2.6. Graphische Verfahren.- 5.2.7. Anwendungsbeispiel Ehescheidungsdaten.- 5.3. Kovariateneffekte und Zeitabhängigkeit.- 5.3.1. Die verallgemeinerte Gompertz-Makeham-Funktion in RATE.- 5.3.2. Weitere RATE-Modelle.- 5.4. Mehr-Zustands-Modelle.- 5.4.1. Parameterschätzung bei Mehr-Zustands-Modellen.- 5.4.2. Die dynamische Analyse von Mehr-Zustands-Modellen.- 5.4.2.1. Überlebensfunktionen und mittlere Ankunftszeiten.- 5.4.2.2. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zustandsvariablen Y(t).- 6. Ausblick.- 1. Notation und Definition der wichtigsten Terme.- 2. Ableitung der Überlebensfunktion und einiger weiterer Beziehungen beim Zwei-Zustands-Modell mit absorbierendem Zielzustand.- 3. Ableitung der Maximum-Likelihood-Schätzer bei qualitativen Kovariaten.- 4. Die Ableitung der Differentialgleichungen für die Zustandswahrscheinlichkeiten bei Multi-State-Modellen.

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Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Maßnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival Analyse" zusammengefaßt werden, stammen vor allem aus der De mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befaßt. Be deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.1983. 208 S. 14 SW-Abb.,Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken­ nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin­ den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be­ steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge­ schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus­ gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Maßnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er­ eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit­ spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival­ Analyse" zusammengefaßt werden, stammen vor allem aus der De­ mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im­ mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befaßt. Be­ deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.

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Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten, Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken­ nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin­ den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be­ steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge­ schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus­ gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Maßnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er­ eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit­ spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival­ Analyse" zusammengefaßt werden, stammen vor allem aus der De­ mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im­ mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befaßt. Be­ deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.

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Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten, Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken­ nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin­ den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be­ steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge­ schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus­ gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Massnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er­ eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit­ spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival­ Analyse" zusammengefasst werden, stammen vor allem aus der De­ mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im­ mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befasst. Be­ deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.

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Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten, Buch, Softcover, 1984, Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Maßnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival Analyse" zusammengefaßt werden, stammen vor allem aus der De mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befaßt. Be deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.

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Methoden Zur Analyse Von Zeitverlaufen: Anwendungen Stochastischer Prozesse Bei Der Untersuchung Von Ereignisdaten Diekmann, A / Mitter, P, Bei Sozialwissenschaftlern verschiedenster Disziplinen ist in jüngster Zeit ein wachsendes Interesse an der Untersuchung von Lebensverläufen, Biographien und sozialen Karrieren zu erken­ nen. Gleichgültig, ob qualitative Erhebungsverfahren benutzt werden, ob die Datenquellen Tagebücher oder Tiefeninterviews sind, oder ob hochstandardisierte Fragebögen Verwendung fin­ den - bei aller Unterschiedlichkeit der Erhebungsmethoden be­ steht das Ziel häufig darin, Informationen über die zeitliche Abfolge von Ereignissen zu gewinnen. Derartige Ereignisge­ schichten - im Englischen "event histories" - stellen das Aus­ gangsmaterial der Datenanalyse dar. Auch bei experimentellen Designs oder im Rahmen der Evaluierungsforschung, also der Untersuchung der Wirksamkeit von Maßnahmen der Sozialplanung, werden häufig die Zeitintervalle bis zum Eintreten eines Er­ eignisses erhoben. Z. B. richtet sich die Aufmerksamkeit von Kriminologen bei der Strafvollzugsevaluierung auf die Zeit­ spanne bis zum ersten Rückfall nach der Entlassung aus einer Strafanstalt. Zur Analyse von Zeitintervallen zwischen Ereignissen sind in den Sozialwissenschaften neue Methoden erforderlich. Diese Methoden, die häufig auch unter dem Oberbegriff "Survival­ Analyse" zusammengefaßt werden, stammen vor allem aus der De­ mographie und der Medizin- und Biostatistik. Der Grund ist nicht verwunderlich: Demographen und Mediziner waren schon im­ mer mit dem Zeitintervall bis zum Eintreten eines wichtigen Ereignisses, nämlich des Todes oder der Genesung befaßt. Be­ deutsame Weiterentwicklungen der Verfahren sind aber auch von Soziologen wie JAMES COLEMAN, MICHAEL HANNAN und NANCY TUMA und ökonomen wie JAMES HECKMAN geleistet worden.

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Von Händler/Antiquariat, Antiquariat Seitenschön, [6307742].
208 Seiten. Broschiert. In sehr guter Erhaltung, lediglich der Einband mit minimalen Abriebsspuren. 1984. gebraucht sehr gut, 250g, PayPal, Offene Rechnung, Banküberweisung.

Methoden zur Analyse von Zeitverläufen ab 49.99 € als Taschenbuch: Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten. Auflage 1984. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik,.

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