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Imputation zur maschinellen Behandlung fehlender und unplausibler Werte in der amtlichen Statistik

Author

Listed:
  • Preising, Marcel
  • Lange, Kerstin
  • Dumpert, Florian

Abstract

Fehlende Werte in den Erhebungsdaten stellen für die amtliche Statistik eine Herausforderung dar. Ein falscher Umgang mit ihnen kann die Ergebnisse verzerren. Zudem machen große Datenmengen und hohe Anforderungen an die Aktualität der Daten zunehmend automatisierte Plausibilisierungs- und Imputationsverfahren notwendig. Um eine hohe Qualität der Ergebnisse erreichen zu können ist es daher wichtig, sich mit diesen Themen auseinanderzusetzen. Der Aufsatz beschreibt, warum fehlende Werte ein Problem darstellen können und zeigt einige Behandlungsoptionen auf. Er stellt verschiedene Klassen von Imputationsverfahren und Möglichkeiten zur Evaluation der Imputationsergebnisse vor und ergänzt sie mit Beispielen aus der amtlichen Statistik.

Suggested Citation

  • Preising, Marcel & Lange, Kerstin & Dumpert, Florian, 2021. "Imputation zur maschinellen Behandlung fehlender und unplausibler Werte in der amtlichen Statistik," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 73(5), pages 40-52.
    • Handle: RePEc:zbw:wistat:244708
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    Citations

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    Cited by:

    1. Scharfe, Simone & Racky, Matthias & Lange, Kerstin, 2024. "Fehlende Datensätze in der Meldung: Imputation versus Neuanforderung. Möglichkeiten und Grenzen der Imputation bei der Erhebung zu Tarifinformationen," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 76(1), pages 39-53.

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