Prävalenzänderungen in einem stark restringierten Regressionsmodell
Auswirkungen von Prävalenzänderungen in einem stark restringierten Regressionsmodell
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Statistische Methoden werden in vielen Studien eingesetzt, um Zusammenhänge von Variablen zu erklären. In mehreren Anwendungen der Regressionsanalyse ändern sich die Regressoren bei den Messungen oder im Lauf der Zeit. Zur Berechnung der sog. Morbiditätsveränderungsrate der gesetzlich Versicherten in Deutschland wird ein Kompressionsalgorithmus benutzt. Innerhalb des Kompressionsalgorithmus werden mehrere vorläufige und eine endgültige Regressionsrechnung zur Bestimmung der sog. Kostengewichte der Versicherten durchgeführt. Es handelt sich dabei jeweils um multiple, lineare Regressions...
Statistische Methoden werden in vielen Studien eingesetzt, um Zusammenhänge von Variablen zu erklären. In mehreren Anwendungen der Regressionsanalyse ändern sich die Regressoren bei den Messungen oder im Lauf der Zeit. Zur Berechnung der sog. Morbiditätsveränderungsrate der gesetzlich Versicherten in Deutschland wird ein Kompressionsalgorithmus benutzt. Innerhalb des Kompressionsalgorithmus werden mehrere vorläufige und eine endgültige Regressionsrechnung zur Bestimmung der sog. Kostengewichte der Versicherten durchgeführt. Es handelt sich dabei jeweils um multiple, lineare Regressionsrechnungen mit dichotomen, unabhängigen Variablen ohne Interzept. Das Problem der Prävalenzänderungen entsteht dadurch, dass die Ärzte bei den gesetzlichen Versicherten die Krankheiten dokumentieren und es dabei von Jahr zu Jahr bzw. auch in unterschiedlichen Regionen (Bundesländer) unterschiedliche Entwicklungen gibt. Durch die Dokumentation der Krankheiten ändern sich von Jahr zu Jahr die Spalten der Regressormatrix, wenn sich die Prävalenzen der betrachteten Diagnosen ändern und die Auswirkungen auf Regressionskoeffizienten werden in dieser Arbeit untersucht.
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