Thomas Ortner überprüft auf Basis der Leistungsdaten der Gebietskrankenkassen aus Kärnten, Salzburg und dem Burgenland Regressionsverfahren und deren Voraussetzungen für die Versorgung vo… Mehr…
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. Bücher > Sachbücher > Naturwissenschaften & Technik > Medizin > Nach Körperteile;Bücher > Fachbücher > Medizin > Studium Pharmazie;Bücher > Sachbücher > Naturwissenschaften & Technik > Medizin > Pharmazie 21.0 cm x 14.8 cm x 0.5 cm mm , Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Taschenbuch, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH<
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[EAN: 9783658083953], Neubuch, [PU: Springer Fachmedien Wiesbaden], PUBLICHEALTH; ROBUSTEVERFAHREN; SOZIALVERSICHERUNGSDATEN; STATISTIK; VERSORGUNGSFORSCHUNG, Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. 80 pp. Deutsch, Books<
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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.
Detailangaben zum Buch - Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger by Thomas Ortner Paperback | Indigo Chapters
EAN (ISBN-13): 9783658083953 ISBN (ISBN-10): 3658083956 Gebundene Ausgabe Taschenbuch Erscheinungsjahr: 2014 Herausgeber: Thomas Ortner
Buch in der Datenbank seit 2014-12-30T16:40:48+01:00 (Berlin) Detailseite zuletzt geändert am 2024-04-03T16:29:50+02:00 (Berlin) ISBN/EAN: 9783658083953
ISBN - alternative Schreibweisen: 3-658-08395-6, 978-3-658-08395-3 Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe: Autor des Buches: ortner Titel des Buches: von, multivariate, analyse, ger, sozialversicherung österreich, statistische
Daten vom Verlag:
Autor/in: Thomas Ortner Titel: BestMasters; Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger Verlag: Springer Spektrum; Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 67 Seiten Erscheinungsjahr: 2014-12-10 Wiesbaden; DE Gedruckt / Hergestellt in Niederlande. Sprache: Deutsch 79,99 € (DE) 82,24 € (AT) 88,50 CHF (CH) POD XI, 67 S. 26 Abb.
BC; Hardcover, Softcover / Medizin/Pharmazie; Pharmakologie; Verstehen; Public Health; Robuste Verfahren; Sozialversicherungsdaten; Statistik; Versorgungsforschung; Pharmacology; Public Health; Biostatistics; Public Health und Präventivmedizin; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; EA
Deskriptive und multiple lineare Regression.- Robuste Regression.- Datenphänomene in Sozialversicherungsdaten.- Anwendungen multivariater Methoden auf Sozialversicherungsdaten. Naturwissenschaftliche Studie Includes supplementary material: sn.pub/extras
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