語系:
繁體中文
English
說明(常見問題)
登入
回首頁
切換:
標籤
|
MARC模式
|
ISBD
Multivariate statistische Analyse vo...
~
SpringerLink (Online service)
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger/ von Thomas Ortner.
作者:
Ortner, Thomas.
面頁冊數:
XI, 67 S. 26 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Pharmacology. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-08396-0
ISBN:
9783658083960
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
Ortner, Thomas.
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
[electronic resource] /von Thomas Ortner. - 1st ed. 2015. - XI, 67 S. 26 Abb.online resource. - BestMasters,2625-3577. - BestMasters,.
Deskriptive und multiple lineare Regression -- Robuste Regression -- Datenphänomene in Sozialversicherungsdaten -- Anwendungen multivariater Methoden auf Sozialversicherungsdaten.
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. .
ISBN: 9783658083960
Standard No.: 10.1007/978-3-658-08396-0doiSubjects--Topical Terms:
583819
Pharmacology.
LC Class. No.: RM1-950
Dewey Class. No.: 615
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
LDR
:02720nam a22003615i 4500
001
965731
003
DE-He213
005
20200714072839.0
007
cr nn 008mamaa
008
201211s2015 gw | s |||| 0|ger d
020
$a
9783658083960
$9
978-3-658-08396-0
024
7
$a
10.1007/978-3-658-08396-0
$2
doi
035
$a
978-3-658-08396-0
050
4
$a
RM1-950
072
7
$a
MMG
$2
bicssc
072
7
$a
MED071000
$2
bisacsh
072
7
$a
MKG
$2
thema
082
0 4
$a
615
$2
23
100
1
$a
Ortner, Thomas.
$e
author.
$4
aut
$4
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
$3
1261357
245
1 0
$a
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
$h
[electronic resource] /
$c
von Thomas Ortner.
250
$a
1st ed. 2015.
264
1
$a
Wiesbaden :
$b
Springer Fachmedien Wiesbaden :
$b
Imprint: Springer Spektrum,
$c
2015.
300
$a
XI, 67 S. 26 Abb.
$b
online resource.
336
$a
text
$b
txt
$2
rdacontent
337
$a
computer
$b
c
$2
rdamedia
338
$a
online resource
$b
cr
$2
rdacarrier
347
$a
text file
$b
PDF
$2
rda
490
1
$a
BestMasters,
$x
2625-3577
505
0
$a
Deskriptive und multiple lineare Regression -- Robuste Regression -- Datenphänomene in Sozialversicherungsdaten -- Anwendungen multivariater Methoden auf Sozialversicherungsdaten.
520
$a
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. .
650
0
$a
Pharmacology.
$3
583819
650
0
$a
Public health.
$3
560998
650
0
$a
Statistics .
$3
1253516
650
1 4
$a
Pharmacology/Toxicology.
$3
593882
650
2 4
$a
Public Health.
$3
592982
650
2 4
$a
Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences.
$3
670172
710
2
$a
SpringerLink (Online service)
$3
593884
773
0
$t
Springer Nature eBook
776
0 8
$i
Printed edition:
$z
9783658083953
830
0
$a
BestMasters,
$x
2625-3577
$3
1253531
856
4 0
$u
https://doi.org/10.1007/978-3-658-08396-0
912
$a
ZDB-2-SNA
950
$a
Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
筆 0 讀者評論
多媒體
評論
新增評論
分享你的心得
Export
取書館別
處理中
...
變更密碼[密碼必須為2種組合(英文和數字)及長度為10碼以上]
登入