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  • "Bei der Inferenzstatistik interessiert man sich für die Verteilung von statistischen Kennwerten, um von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. Bei parametrischen Verfahren wird die interessierende Verteilung mathematisch hergeleitet, indem gewisse theoretische Annahmen über die Verteilungsform gemacht werden. Im Gegensatz hierzu wird bei nichtparametrischen Verfahren keine Grundannahme dieser Art getroffen. Die Verteilungsform wird stattdessen direkt aus der empirisch vorliegenden Stichprobe ermittelt. Während bereits verschiedene spezifische nichtparametrische Verfahren für einzelne statistische Kennwerte vorgeschlagen wurden, ist das Bootstrap-Verfahren gegenüber anderen Verfahren überlegen, da es auf unterschiedlichste statistische Kennwerte anwendbar ist. Außerdem ist seine Vorgehensweise relativ einfach zu implementieren. Das Bootstrap-Verfahren rekonstruiert die Verteilung des interessierenden statistischen Kennwerts direkt aus einer Stichprobe, indem viele Bootstrap-Stichproben aus der untersuchten Stichprobe 'mit Zurücklegen' gezogen werden [...]." In dem Buchbeitrag stellt der Autor das Bootstrap-Verfahren nicht nur vor, sondern wendet es auch an, indem er mit dessen Hilfe den Standardfehler und das Konfidenzintervall der Armutsgrenze für die Daten des ALLBUS 2006 schätzt und bildet. (xsd:string)
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  • Aufgenommen: 25. Fassung, März 2011 (xsd:gyear)
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  • 2010 (xsd:gyear)
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  • Einführung in die Inferenz durch den nichtparametrischen Bootstrap (xsd:string)
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  • Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (xsd:string)
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  • In Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse, edited by Wolf, Christof and Best, Henning(9), 191-204, VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2010 (xsd:string)
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