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Adaptive Nachbarschaftsschätzer bei Zuordnungsregeln mit qualitativen Daten

  • H. J. Trampisch
  • H. J. Jesdinsky
Conference paper
Part of the Medizinische Informatik und Statistik book series (MEDINFO, volume 50)

Zusammenfassung

Zuordnungsregeln im Bereich qualitativer Daten werden hauptsächlich unter Restriktionen an die zugrundeliegenden Verteilungen konstruiert (z.B. Log-Lineares-Modell, Lancaster-Modell). Vielfach wird auch für diese Problemstellung die lineare Dis- kriminanz-Funktion benutzt. Derartige Restriktionen besitzen den Nachteil, daß ein Einfluß auf die Zuordnungsregeln nur über die Voraussetzungen an die Wahrscheinlichkeitsverteilung (z.B. Log-Lineares-Modell 2. Ordnung oder multivariate Normalverteitung) möglich ist. Die sich hiermit ergebenden Zuordnungsregeln sind im allgemeinen nicht konsistent.

Anhand eines Beispiels (Prognose beim Morbus Crohn) wird die Anwendung von Nachbarschaftsschätzern demonstriert. Durch eine geeignete Bestimmung eines Gewichtsfaktors aus der Stichprobe, der den Einfluß der Nachbarzellen bei der Schätzung der Zellwahrscheinlichkeiten festlegt, wird die Konsistenz der Zuordnungsregeln sichergestellt.

Mit der Festlegung der Nachbarschaftsbeziehungen innerhalb der Kontigenztafel kann unmittelbar Einfluß auf die Schätzwerte genommen werden. Dadurch ist ein direktes Übertragen medizinischen Vorwissens auf die Schätzwerte der Zellwahrscheinlichkeiten und damit auf die Zuordnungsregeln möglich. Man kann erwarten, daß bei realistisch kleinen Stichprobenumfängen mit diesem Ansatz eine Verkleinerung der mittleren Fehlerrate der Multinomial-Regel möglich sein wird.

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Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1984

Authors and Affiliations

  • H. J. Trampisch
  • H. J. Jesdinsky
    • 1
  1. 1.Institut für Medizinische Statistik und BiomathematikUniversität DüsseldorfDeutschland

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