Zusammenfassung
Bereits in den 60er Jahren waren unter dem Namen ‚Automatic Interaction Detection‘ Verfahren bekannt, die bei einer binären Zielgröße anhand von Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests eine hierarchische Selektion der prognostisch ‚relevanten‘ Variablen vornahmen. Die Ergebnisse lassen sich anschaulich für den Substanzwissenschaftler in einer Baumstruktur darstellen. Die Monographie von Breiman et al. (1984) und verschiedene Computerprogramme haben diesem Ansatz unter dem Namen CART (Classification and Regression Trees) zu einer großen Bedeutung verholfen. Die Methodik ist mittlerweile für stetige Zielgrößen und auch für zensierte Daten erweitert (Segal 1988), die zu betrachtenden Einflußgrößen können jedes beliebige Skalenniveau besitzen.
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Literatur
Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A., Stone C.J. (1984), Classification and Regression Trees, Wadsworth, Belmont
Lausen, B. (1990), Maximal selektierte Rangstatistiken, Dissertation Universität Dortmund Lausen, B., Schumacher, M. (1989), Maximally Selected Rank Statistics (eingereicht )
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Segal, M.R. (1988), Regression Trees for Censored Data, Biometrics 44, 35–47
Ulm, K., Schmoor, C., Sauerbrei, W. et al. (1989), Strategien zur Auswertung einer Therapiestudie mit der Überlebenszeit als Zielkriterium, Biometrie und Informatik in Medizin und Biologie 20 (4), 171–205
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Sauerbrei, W., Zaiss, A.W., Lausen, B., Schumacher, M. (1991). Evaluierung Prognostisch Homogener Subpopulationen mit Hilfe der Methode Der Klassifikationsbäume. In: Guggenmoos-Holzmann, I. (eds) Quantitative Methoden in der Epidemiologie. Medizinische Informatik und Statistik, vol 72. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-00879-9_37
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