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Generating Multiply Imputed Synthetic Datasets : Theory and Implementation
Drechsler, Jörg (2010): Generating Multiply Imputed Synthetic Datasets : Theory and Implementation, Bamberg: opus.
Author:
Alternative Title:
Erzeugung Mehrfach Imputierter Synthetischer Datensätze: Theorie und Implementierung
Publisher Information:
Year of publication:
2010
Pages:
Supervisor:
Language:
English
Remark:
Bamberg, Univ., Diss., 2009
Licence:
Abstract:
The book describes different approaches to generating multiply imputed synthetic datasets to guarantee confidentiality. Each chapter is dedicated to one approach, first describing the general concept followed by a detailed application to a real dataset providing useful guidelines on how to implement the theory in practice.
Die Arbeit beschreibt verschiedene Ansätze zur Erstellung mehrfach imputierter synthetischer Datensätze. Diese Datensätze können der interessierten Fachöffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden, ohne den Datenschutz zu verletzen. Jedes Kapitel befasst sich mit einem eigenen Ansatz, wobei zunächst das allgemeine Konzept beschrieben wird. Anschließend bietet eine detailierte Anwendung auf einen realen Datensatz hilfreiche Richtlinien, wie sich die beschriebene Theorie in der Praxis anwenden läßt.
GND Keywords: ; ; ;
Imputationstechnik
Bayes-Inferenz
Datenschutz
Anonymisierung
Keywords: ; ; ; ; ; ; ; ; ;
multiple Imputation , synthetische Datensätze
Confidentiality , multiple imputation , partially synthetic datasets , fully synthetic datasets , disclosure, data dissemination
multiple Imputation
synthetische Datensätze
Confidentiality
multiple imputation
partially synthetic datasets
fully synthetic datasets
disclosure
data dissemination
DDC Classification:
RVK Classification:
Type:
Doctoralthesis
Activation date:
February 17, 2010
Permalink
https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/192