Details

Autor(en) / Beteiligte

• Becker, Torsten
• Herrmann, Richard
• Sandor, Viktor
• Schäfer, Dominik
• Wellisch, Ulrich

Titel

Deskriptive Statistik und explorative Datenanalyse

Ist Teil von

• Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden, 2016, p.27-91

Ort / Verlag

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

Erscheinungsjahr

2016

Quelle

Alma/SFX Local Collection

Beschreibungen/Notizen

• Die statistische Datenanalyse ist heute eine Kernaufgabe im aktuariellen Umfeld. Die Arbeit mit zum Teil sehr großen Datenmengen und der Einsatz spezieller Software zur Datenanalyse sind im beruflichen Alltag eines Aktuars zu Grundkompetenzen geworden. Mittels deskriptiver und explorativer Verfahren werden Datensätze systematisch untersucht, durch Kennzahlen beschrieben und durch grafische Darstellungen charakterisiert. Die Methoden der deskriptiven Statistik und der explorativen Datenanalyse stehen oft am Beginn von weiterführenden, induktiven Verfahren, wie z. B. der statistischen Modellbildung. Deskriptive und explorative Verfahren der Statistik sind in der Regel der erste Schritt, um einen Datensatz zu beschreiben und inhaltlich kennenzulernen. Diese Methoden werden aber auch unterstützend innerhalb von induktiven statistischen Verfahren verwendet. Am Ende einer statistischen Modellbildung steht z. B. in der Regel die Überprüfung der Modellvoraussetzungen und die Beurteilung der Modellgüte, wobei oft wieder deskriptive und explorative Verfahren zum Einsatz kommen. Ein wichtiger Grund für die heute weit verbreitete Anwendung von deskriptiver Statistik und explorativer Datenanalyse sind sicher die damit einhergehenden, großen Entwicklungen in der Datenverarbeitung, in der Datenverfügbarkeit und bei statistischen Analysesoftwaresystemen. Die statistische Datenanalyse ist heute eine Kernaufgabe im aktuariellen Umfeld. Die Arbeit mit zum Teil sehr großen Datenmengen und der Einsatz spezieller Software zur Datenanalyse sind im beruflichen Alltag eines Aktuars zu Grundkompetenzen geworden. Mittels deskriptiver und explorativer Verfahren werden Datensätze systematisch untersucht, durch Kennzahlen beschrieben und durch grafische Darstellungen charakterisiert. Die Methoden der deskriptiven Statistik und der explorativen Datenanalyse stehen oft am Beginn von weiterführenden, induktiven Verfahren, wie z. B. der statistischen Modellbildung. Deskriptive und explorative Verfahren der Statistik sind in der Regel der erste Schritt, um einen Datensatz zu beschreiben und inhaltlich kennenzulernen. Diese Methoden werden aber auch unterstützend innerhalb von induktiven statistischen Verfahren verwendet. Am Ende einer statistischen Modellbildung steht z. B. in der Regel die Überprüfung der Modellvoraussetzungen und die Beurteilung der Modellgüte, wobei oft wieder deskriptive und explorative Verfahren zum Einsatz kommen. Ein wichtiger Grund für die heute weit verbreitete Anwendung von deskriptiver Statistik und explorativer Datenanalyse sind sicher die damit einhergehenden, großen Entwicklungen in der Datenverarbeitung, in der Datenverfügbarkeit und bei statistischen Analysesoftwaresystemen.