Detailergebnis zu DOK-Nr. 29362
Optimale Stichprobenstrategien für statistische Modelle mit diskreten abhängigen Variablen (Orig. engl.: Optimal sampling strategies for statistical models with discrete dependent variables)
| Autoren |
C.F. Daganzo |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Science 14 (1980) Nr. 4, S. 324-345, 15 Q
Gegenstand der Untersuchung ist die Erhöhung der Kostenwirksamkeit bei der Stichprobendatensammlung, z. B. im Verkehrsplanungsprozeß, wenn es darum geht, Gruppen von Individuen in bestimmte diskrete Kategorien einzuteilen. Es wird davon ausgegangen, daß die Erwartungswerte ungefähr bekannt sind und daß man demzufolge eine optimale Anzahl zu erhebender Stichprobenwerte aus verschiedenen Datengruppierungen bestimmen kann, um die Genauigkeit der Parameterschätzung zu erhöhen. Es wird gezeigt, daß dazu lediglich ein einfaches mathematisches Optimierungsverfahren erforderlich ist, das u. U. auch sogar mit einem programmierbaren Taschenrechner zu lösen ist. Es wird ebenfalls demonstriert, daß die entsprechende optimale Datenselektion bei bestimmten Binärmodellen sogar per Handrechnung erfolgen kann. Zur Lösung der Problemstellung wird für jede einzelne Datengruppierung die Zahl der erforderlichen Beobachtungen minimiert, wobei das Problem der optimalen Datengruppierung nicht angegangen wird. Die Behandlung der diskreten Modelle leitet jedoch über zu weiteren artverwandten Regressionstechniken.