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  • Das Thema Validierung wird in Zusammenhang mit dynamischen Mikrosimulationen tendenziell vernachlässigt. Es existiert kein Konsens darüber, welche Arbeitsschritte in einem Simulationsprojekt als Validierungsprozess aufgefasst werden. Aus den unterschiedlich umfangreichen Konzeptualisierungen wird in diesem Beitrag einer Konzeption gefolgt, die neben dem Abgleich des Simulationsoutputs mit externen Datenquellen zusätzlich Formen interner Validitätsprüfungen (z. B. durch Konsistenzchecks sowie Debugging des Programmcodes) und Sensitivitätsanalysen einschließt. Zum besseren Verständnis der Validierungsansätze und ihrer Konsequenzen werden die verschiedenen, vorrangig zufälligen, Fehlerquellen behandelt. So ist besonders durch die Hinzunahme von komplexeren statistischen Modellen zur Bestimmung von Übergangswahrscheinlichkeiten oder zur Fortschreibung metrischer Variablen die Zahl und Gewichtigkeit möglicher Fehlerquellen in aktuellen dynamischen Mikrosimulationsmodellen potentiell gestiegen. Im Anschluss daran wird ein erstes Grundlagenkonzept für die Validierung eines solchen Simulationsmodells formuliert. Darauf folgt die Vorstellung eines Fallbeispiels, an dem abschließend verschiedene Validierungsschritte demonstriert werden. (xsd:string)
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  • Mikrozensus-Bibliography (xsd:string)
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  • 2020 (xsd:gyear)
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  • 10.1007/978-3-658-23702-8_7 ()
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  • 978-3-658-23702-8 ()
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  • Validierung in dynamischen Mikrosimulationsmodellen (xsd:string)
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  • Mikrosimulationen: Methodische Grundlagen und ausgewählte Anwendungsfelder (xsd:string)
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  • In Mikrosimulationen: Methodische Grundlagen und ausgewählte Anwendungsfelder, edited by Hannappel, Marc and Kopp, Johannes, 141-176, Springer Fachmedien, 2020 (xsd:string)
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  • Mikrozensus (MZ) (xsd:string)
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