Leseprobe
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EU-SILC Analyse
Y. Chen, D. Pauger, S. Müllner, et al.
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik
Beschreibung
Projektarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,00, Johannes Kepler Universität Linz (Institut für Angewandte Statistik), Veranstaltung: Statistische Projekte und Methoden statistischer Projekte, Sprache: Deutsch, Abstract: EU-SILC ist eine Erhebung, durch die jährlich Informationen über die Lebensbedingungen der Privathaushalte in der Europäischen Union gesammelt werden. Die Republik Österreich nimmt seit 2003 an diesem Projekt teil. Die Befragung wird durch die Statistik Austria durchgeführt, wobei rund 4.500 Haushalte jährlich in Österreich partizipieren. Die Ergebnisse dieser Befragung bilden eine wichtige Grundlage für die Sozialpolitik in Österreich und im EU-Raum. Aufgabenstellung war die Untersuchung von Risikofaktoren für Armutsgefährdung in Österreich für 2009. Dazu wurden vorweg folgende Fragen als Forschungsziele definiert: • Erstellung geeigneter statistischer Modelle für die Armutsgefährdung • Welche Effekte haben die möglichen Risikofaktoren auf die Armutsgefährdung? • Gibt es homogene Gruppen bezüglich Armutsgefährdung? • Welche Risikofaktoren sind für MigrantInnen/Alleinerziehende bedeutsam? Der Bericht soll die untersuchten Ziele des Projektes im Detail erklären, einen Überblick über die verwendeten Daten geben sowie den Begriff der Armut definieren. Weiters werden mögliche Einflussvariablen definiert und analysiert. Anschließend wird ein geeignetes statistisches Modell gesucht und mittels der gefundenen Modelle die Risikofaktoren im Sinne der Forschungsfragen analysiert. Eine Zusammenfassung und der Ausblick auf mögliche weitere Schritte runden den Bericht ab.
Kundenbewertungen
Regression, Klassifikationsbäume, Deskriptive Analyse, Migranten, Alleinerziehende, soziokulturelle Armut, Statistik, GNU-R, Armut, logistische Regression, Armutsgefährdung, logit, EU-SILC, finanzielle Armut, Regressionsbäum, Häufigkeitstabellen, Regression Trees, Survey