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"Seit einigen Jahren wird statistisches Matching dazu eingesetzt, zusätzliche Informationen durch die Kombination mehrerer Datenquellen zu erhalten. Traditionelle Methoden ermitteln die so genannten statistischen Zwillinge auf Grundlage der Distanzen zwischen den Ausgangsdaten der Datensätze in den Matchingvariablen. Patrick Noll stellt eine alternative Methode des statistischen Matchings mit Fuzzy Logic vor, welche die Nachteile traditioneller Methoden durch die Fuzzyfizierung der Ausgangsdaten ausgleicht. Anhand zweier Anwendungsbeispiele demonstriert er die Vorgehensweise des statistischen Fuzzy-Matchings, entwickelt eine Möglichkeit zur Messung der Matching-Güte und vergleicht diese detailliert mit traditionellen Methoden. Darüber hinaus schlägt er mögliche Einsatzgebiete seines Ansatzes im Rahmen der Business Intelligence und dort insbesondere im Data Mining vor."In einem Anwendungsbeispiel wird auf Grundlage des ALLBUS 2006 der Frage nachgegangen, inwieweit die Arbeitslosigkeit negative Einstellungen zur deutschen Wiedervereinigung beeinflusst.
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Aufgenommen: 24. Fassung, Februar 2010
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Statistisches Matching mit Fuzzy Logic. Theorie und Anwendungen in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Dissertation, Philipps-Universität Marburg)
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(6), 93-178, Vieweg + Teubner, 2009
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