By Alf Bjørn Aure (auth.), Wolf-P. Barth, Herbert Lange (eds.)

ISBN-10: 3540517294

ISBN-13: 9783540517290

It was once the purpose of the Erlangen assembly in may well 1988 to assemble quantity theoretists and algebraic geometers to debate difficulties of universal curiosity, reminiscent of moduli difficulties, complicated tori, imperative issues, rationality questions, automorphic types. lately such difficulties, that are concurrently of mathematics and geometric curiosity, became more and more vital. This lawsuits quantity includes 12 unique examine papers. Its major issues are theta services, modular varieties, abelian kinds and algebraic three-folds.

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R02], Die Conditional Independence Assumption (CIA) wurde zuerst von [Sim74] erwähnt. 28 Mit anderen Worten beinhaltet die CIA die Bedingung, dass die Variablen X unter Kenntnis von Z keine Informationen über Y enthalten dürfen und umgekehrt. “29 Üblicherweise stehen bei den Anwendungen des statistischen Matchings aber nicht alle relevanten Determinanten zur Verfügung. Darüber hinaus kann die CIA nach Almus und Prantl (2002) auch nicht mittels statistischer Tests überprüft werden. 1) wobei fX|Z die bedingte Dichte von X unter Z ist und fY |Z die bedingte Dichte von Y unter Z.

Vgl. [Red03], S. 4. ¨ S. 57f. Vgl. [R02], Die z-Werte sind die Ausprägungen der gemeinsamen Variablen. 22 2 Statistisches Matching Matching betreiben zu können. 7 stellt das Vorgehen des constrained Matchings nach der Methode von Rubin (1986) dar. 6. Multipliziert man jeden Datensatz mit seinem Gewicht wi bzw. w j , so erhält man jeweils 24 Datensätze pro Tabelle. Die Datensätze werden dann aufsteigend anhand der gemeinsamen Variablen Z1 und Z2 sortiert. Die Identifizierung der statistischen Zwillinge erfolgt durch Gegenüberstellung der Datensätze beider Ausgangstabellen durch einfaches Vergleichen der Zeilen.

23 Die Z-Variablen sind also beiden Mengen von Datensätzen A und B gemein. 3 veranschaulicht werden. 3: Variablenmengen im statistischen Matching (vgl. ) Um nun eine Menge von Datensätzen zu kreieren, die sowohl über Z- und X- als auch über Y -Variablen verfügt, müssen jedem Datensatz der Menge A die Ausprägungen bezüglich der Y -Variablen eines Datensatzes aus der Menge B beigemessen werden, unter Beachtung, dass die gegenübergestellten Datensätze möglichst ähnliche Ausprägungen hinsichtlich der gemeinsamen Z-Variablen (Matchingvariablen) aufweisen.

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Arithmetic of Complex Manifolds: Proceedings of a Conference held in Erlangen, FRG, May 27–31, 1988 by Alf Bjørn Aure (auth.), Wolf-P. Barth, Herbert Lange (eds.)


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