Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, und fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden können, um aussagekräftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen für die datenjournalistische Arbeit bezüglich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der Überprüfung externer Studien.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, und fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden können, um aussagekräftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen für die datenjournalistische Arbeit bezüglich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der Überprüfung externer Studien.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Auf Fachjargon und Formalismus wird bei der Darstellung so weit wie möglich verzichtet – das Buch richtet sich somit an jeden, der sich für das aktuelle Forschungsgeschehen im Bereich statistischer Anwendungen interessiert. Es ermöglicht einen unverdeckten Blick auf eine durch und durch faszinierende Wissenschaft – ohne dass die einzelnen Analysen bis ins Detail nachvollzogen werden müssen. Studierenden kann das Buch helfen, Begeisterung für statistische Fragestellungen und Methoden zu entwickeln, oder sogar Anregungen für die eigene Laufbahn geben.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Auf Fachjargon und Formalismus wird bei der Darstellung so weit wie möglich verzichtet – das Buch richtet sich somit an jeden, der sich für das aktuelle Forschungsgeschehen im Bereich statistischer Anwendungen interessiert. Es ermöglicht einen unverdeckten Blick auf eine durch und durch faszinierende Wissenschaft – ohne dass die einzelnen Analysen bis ins Detail nachvollzogen werden müssen. Studierenden kann das Buch helfen, Begeisterung für statistische Fragestellungen und Methoden zu entwickeln, oder sogar Anregungen für die eigene Laufbahn geben.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.
Aktualisiert: 2023-04-04
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