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Contributions to reasoning on imprecise data. imprecise classification trees, generalized linear regression on microaggregated data and imprecise imputation
Contributions to reasoning on imprecise data. imprecise classification trees, generalized linear regression on microaggregated data and imprecise imputation
This thesis contains four contributions which advocate cautious statistical modelling and inference. They achieve it by taking sets of models into account, either directly or indirectly by looking at compatible data situations. Special care is taken to avoid assumptions which are technically convenient, but reduce the uncertainty involved in an unjustified manner. This thesis provides methods for cautious statistical modelling and inference, which are able to exhaust the potential of precise and vague data, motivated by different fields of application, ranging from political science to official statistics. At first, the inherently imprecise Nonparametric Predictive Inference model is involved in the cautious selection of splitting variables in the construction of imprecise classification trees, which are able to describe a structure and allow for a reasonably high predictive power. Dependent on the interpretation of vagueness, different strategies for vague data are then discussed in terms of finite random closed sets: On the one hand, the data to be analysed are regarded as set-valued answers of an item in a questionnaire, where each possible answer corresponding to a subset of the sample space is interpreted as a separate entity. By this the finite random set is reduced to an (ordinary) random variable on a transformed sample space. The context of application is the analysis of voting intentions, where it is shown that the presented approach is able to characterise the undecided in a more detailed way, which common approaches are not able to. Altough the presented analysis, regarded as a first step, is carried out on set-valued data, which are suitably self-constructed with respect to the scientific research question, it still clearly demonstrates that the full potential of this quite general framework is not exhausted. It is capable of dealing with more complex applications. On the other hand, the vague data are produced by set-valued single imputation (imprecise imputation) where the finite random sets are interpreted as being the result of some (unspecified) coarsening. The approach is presented within the context of statistical matching, which is used to gain joint knowledge on features that were not jointly collected in the initial data production. This is especially relevant in data production, e.g. in official statistics, as it allows to fuse the information of already accessible data sets into a new one, without the requirement of actual data collection in the field. Finally, in order to share data, they need to be suitably anonymised. For the specific class of anonymisation techniques of microaggregation, its ability to infer on generalised linear regression models is evaluated. Therefore, the microaggregated data are regarded as a set of compatible, unobserved underlying data situations. Two strategies to follow are proposed. At first, a maximax-like optimisation strategy is pursued, in which the underlying unobserved data are incorporated into the regression model as nuisance parameters, providing a concise yet over-optimistic estimation of the regression coefficients. Secondly, an approach in terms of partial identification, which is inherently more cautious than the previous one, is applied to estimate the set of all regression coefficients that are obtained by performing the estimation on each compatible data situation. Vague data are deemed favourable to precise data as they additionally encompass the uncertainty of the individual observation, and therefore they have a higher informational value. However, to the present day, there are few (credible) statistical models that are able to deal with vague or set-valued data. For this reason, the collection of such data is neglected in data production, disallowing such models to exhaust their full potential. This in turn prevents a throughout evaluation, negatively affecting the (further) development of such models. This situation is a variant of the chicken or egg dilemma. The ambition of this thesis is to break this cycle by providing actual methods for dealing with vague data in relevant situations in practice, to stimulate the required data production., Diese Schrift setzt sich in vier Beiträgen für eine vorsichtige statistische Modellierung und Inferenz ein. Dieses wird erreicht, indem man Mengen von Modellen betrachtet, entweder direkt oder indirekt über die Interpretation der Daten als Menge zugrunde liegender Datensituationen. Besonderer Wert wird dabei darauf gelegt, Annahmen zu vermeiden, die zwar technisch bequem sind, aber die zugrunde liegende Unsicherheit der Daten in ungerechtfertigter Weise reduzieren. In dieser Schrift werden verschiedene Methoden der vorsichtigen Modellierung und Inferenz vorgeschlagen, die das Potential von präzisen und unscharfen Daten ausschöpfen können, angeregt von unterschiedlichen Anwendungsbereichen, die von Politikwissenschaften bis zur amtlichen Statistik reichen. Zuerst wird das Modell der Nonparametrischen Prädiktiven Inferenz, welches per se unscharf ist, in der vorsichtigen Auswahl von Split-Variablen bei der Erstellung von Klassifikationsbäumen verwendet, die auf Methoden der Imprecise Probabilities fußen. Diese Bäume zeichnen sich dadurch aus, dass sie sowohl eine Struktur beschreiben, als auch eine annehmbar hohe Prädiktionsgüte aufweisen. In Abhängigkeit von der Interpretation der Unschärfe, werden dann verschiedene Strategien für den Umgang mit unscharfen Daten im Rahmen von finiten Random Sets erörtert. Einerseits werden die zu analysierenden Daten als mengenwertige Antwort auf eine Frage in einer Fragebogen aufgefasst. Hierbei wird jede mögliche (multiple) Antwort, die eine Teilmenge des Stichprobenraumes darstellt, als eigenständige Entität betrachtet. Somit werden die finiten Random Sets auf (gewöhnliche) Zufallsvariablen reduziert, die nun in einen transformierten Raum abbilden. Im Rahmen einer Analyse von Wahlabsichten hat der vorgeschlagene Ansatz gezeigt, dass die Unentschlossenen mit ihm genauer charakterisiert werden können, als es mit den gängigen Methoden möglich ist. Obwohl die vorgestellte Analyse, betrachtet als ein erster Schritt, auf mengenwertige Daten angewendet wird, die vor dem Hintergrund der wissenschaftlichen Forschungsfrage in geeigneter Weise selbst konstruiert worden sind, zeigt diese dennoch klar, dass die Möglichkeiten dieses generellen Ansatzes nicht ausgeschöpft sind, so dass er auch in komplexeren Situationen angewendet werden kann. Andererseits werden unscharfe Daten durch eine mengenwertige Einfachimputation (imprecise imputation) erzeugt. Hier werden die finiten Random Sets als Ergebnis einer (unspezifizierten) Vergröberung interpretiert. Der Ansatz wird im Rahmen des Statistischen Matchings vorgeschlagen, das verwendet wird, um gemeinsame Informationen über ursprünglich nicht zusammen erhobene Merkmale zur erhalten. Dieses ist insbesondere relevant bei der Datenproduktion, beispielsweise in der amtlichen Statistik, weil es erlaubt, die verschiedenartigen Informationen aus unterschiedlichen bereits vorhandenen Datensätzen zu einen neuen Datensatz zu verschmelzen, ohne dass dafür tatsächlich Daten neu erhoben werden müssen. Zudem müssen die Daten für den Datenaustausch in geeigneter Weise anonymisiert sein. Für die spezielle Klasse der Anonymisierungstechnik der Mikroaggregation wird ihre Eignung im Hinblick auf die Verwendbarkeit in generalisierten linearen Regressionsmodellen geprüft. Hierfür werden die mikroaggregierten Daten als eine Menge von möglichen, unbeobachtbaren zu Grunde liegenden Datensituationen aufgefasst. Es werden zwei Herangehensweisen präsentiert: Als Erstes wird eine maximax-ähnliche Optimisierungsstrategie verfolgt, dabei werden die zu Grunde liegenden unbeobachtbaren Daten als Nuisance Parameter in das Regressionsmodell aufgenommen, was eine enge, aber auch über-optimistische Schätzung der Regressionskoeffizienten liefert. Zweitens wird ein Ansatz im Sinne der partiellen Identifikation angewendet, der per se schon vorsichtiger ist (als der vorherige), indem er nur die Menge aller möglichen Regressionskoeffizienten schätzt, die erhalten werden können, wenn die Schätzung auf jeder zu Grunde liegenden Datensituation durchgeführt wird. Unscharfe Daten haben gegenüber präzisen Daten den Vorteil, dass sie zusätzlich die Unsicherheit der einzelnen Beobachtungseinheit umfassen. Damit besitzen sie einen höheren Informationsgehalt. Allerdings gibt es zur Zeit nur wenige glaubwürdige statistische Modelle, die mit unscharfen Daten umgehen können. Von daher wird die Erhebung solcher Daten bei der Datenproduktion vernachlässigt, was dazu führt, dass entsprechende statistische Modelle ihr volles Potential nicht ausschöpfen können. Dies verhindert eine vollumfängliche Bewertung, wodurch wiederum die (Weiter-)Entwicklung jener Modelle gehemmt wird. Dies ist eine Variante des Henne-Ei-Problems. Diese Schrift will durch Vorschlag konkreter Methoden hinsichtlich des Umgangs mit unscharfen Daten in relevanten Anwendungssituationen Lösungswege aus der beschriebenen Situation aufzeigen und damit die entsprechende Datenproduktion anregen.
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Fink, Paul
2018
English
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Fink, Paul (2018): Contributions to reasoning on imprecise data: imprecise classification trees, generalized linear regression on microaggregated data and imprecise imputation. Dissertation, LMU München: Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics
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Abstract

This thesis contains four contributions which advocate cautious statistical modelling and inference. They achieve it by taking sets of models into account, either directly or indirectly by looking at compatible data situations. Special care is taken to avoid assumptions which are technically convenient, but reduce the uncertainty involved in an unjustified manner. This thesis provides methods for cautious statistical modelling and inference, which are able to exhaust the potential of precise and vague data, motivated by different fields of application, ranging from political science to official statistics. At first, the inherently imprecise Nonparametric Predictive Inference model is involved in the cautious selection of splitting variables in the construction of imprecise classification trees, which are able to describe a structure and allow for a reasonably high predictive power. Dependent on the interpretation of vagueness, different strategies for vague data are then discussed in terms of finite random closed sets: On the one hand, the data to be analysed are regarded as set-valued answers of an item in a questionnaire, where each possible answer corresponding to a subset of the sample space is interpreted as a separate entity. By this the finite random set is reduced to an (ordinary) random variable on a transformed sample space. The context of application is the analysis of voting intentions, where it is shown that the presented approach is able to characterise the undecided in a more detailed way, which common approaches are not able to. Altough the presented analysis, regarded as a first step, is carried out on set-valued data, which are suitably self-constructed with respect to the scientific research question, it still clearly demonstrates that the full potential of this quite general framework is not exhausted. It is capable of dealing with more complex applications. On the other hand, the vague data are produced by set-valued single imputation (imprecise imputation) where the finite random sets are interpreted as being the result of some (unspecified) coarsening. The approach is presented within the context of statistical matching, which is used to gain joint knowledge on features that were not jointly collected in the initial data production. This is especially relevant in data production, e.g. in official statistics, as it allows to fuse the information of already accessible data sets into a new one, without the requirement of actual data collection in the field. Finally, in order to share data, they need to be suitably anonymised. For the specific class of anonymisation techniques of microaggregation, its ability to infer on generalised linear regression models is evaluated. Therefore, the microaggregated data are regarded as a set of compatible, unobserved underlying data situations. Two strategies to follow are proposed. At first, a maximax-like optimisation strategy is pursued, in which the underlying unobserved data are incorporated into the regression model as nuisance parameters, providing a concise yet over-optimistic estimation of the regression coefficients. Secondly, an approach in terms of partial identification, which is inherently more cautious than the previous one, is applied to estimate the set of all regression coefficients that are obtained by performing the estimation on each compatible data situation. Vague data are deemed favourable to precise data as they additionally encompass the uncertainty of the individual observation, and therefore they have a higher informational value. However, to the present day, there are few (credible) statistical models that are able to deal with vague or set-valued data. For this reason, the collection of such data is neglected in data production, disallowing such models to exhaust their full potential. This in turn prevents a throughout evaluation, negatively affecting the (further) development of such models. This situation is a variant of the chicken or egg dilemma. The ambition of this thesis is to break this cycle by providing actual methods for dealing with vague data in relevant situations in practice, to stimulate the required data production.

Abstract

Diese Schrift setzt sich in vier Beiträgen für eine vorsichtige statistische Modellierung und Inferenz ein. Dieses wird erreicht, indem man Mengen von Modellen betrachtet, entweder direkt oder indirekt über die Interpretation der Daten als Menge zugrunde liegender Datensituationen. Besonderer Wert wird dabei darauf gelegt, Annahmen zu vermeiden, die zwar technisch bequem sind, aber die zugrunde liegende Unsicherheit der Daten in ungerechtfertigter Weise reduzieren. In dieser Schrift werden verschiedene Methoden der vorsichtigen Modellierung und Inferenz vorgeschlagen, die das Potential von präzisen und unscharfen Daten ausschöpfen können, angeregt von unterschiedlichen Anwendungsbereichen, die von Politikwissenschaften bis zur amtlichen Statistik reichen. Zuerst wird das Modell der Nonparametrischen Prädiktiven Inferenz, welches per se unscharf ist, in der vorsichtigen Auswahl von Split-Variablen bei der Erstellung von Klassifikationsbäumen verwendet, die auf Methoden der Imprecise Probabilities fußen. Diese Bäume zeichnen sich dadurch aus, dass sie sowohl eine Struktur beschreiben, als auch eine annehmbar hohe Prädiktionsgüte aufweisen. In Abhängigkeit von der Interpretation der Unschärfe, werden dann verschiedene Strategien für den Umgang mit unscharfen Daten im Rahmen von finiten Random Sets erörtert. Einerseits werden die zu analysierenden Daten als mengenwertige Antwort auf eine Frage in einer Fragebogen aufgefasst. Hierbei wird jede mögliche (multiple) Antwort, die eine Teilmenge des Stichprobenraumes darstellt, als eigenständige Entität betrachtet. Somit werden die finiten Random Sets auf (gewöhnliche) Zufallsvariablen reduziert, die nun in einen transformierten Raum abbilden. Im Rahmen einer Analyse von Wahlabsichten hat der vorgeschlagene Ansatz gezeigt, dass die Unentschlossenen mit ihm genauer charakterisiert werden können, als es mit den gängigen Methoden möglich ist. Obwohl die vorgestellte Analyse, betrachtet als ein erster Schritt, auf mengenwertige Daten angewendet wird, die vor dem Hintergrund der wissenschaftlichen Forschungsfrage in geeigneter Weise selbst konstruiert worden sind, zeigt diese dennoch klar, dass die Möglichkeiten dieses generellen Ansatzes nicht ausgeschöpft sind, so dass er auch in komplexeren Situationen angewendet werden kann. Andererseits werden unscharfe Daten durch eine mengenwertige Einfachimputation (imprecise imputation) erzeugt. Hier werden die finiten Random Sets als Ergebnis einer (unspezifizierten) Vergröberung interpretiert. Der Ansatz wird im Rahmen des Statistischen Matchings vorgeschlagen, das verwendet wird, um gemeinsame Informationen über ursprünglich nicht zusammen erhobene Merkmale zur erhalten. Dieses ist insbesondere relevant bei der Datenproduktion, beispielsweise in der amtlichen Statistik, weil es erlaubt, die verschiedenartigen Informationen aus unterschiedlichen bereits vorhandenen Datensätzen zu einen neuen Datensatz zu verschmelzen, ohne dass dafür tatsächlich Daten neu erhoben werden müssen. Zudem müssen die Daten für den Datenaustausch in geeigneter Weise anonymisiert sein. Für die spezielle Klasse der Anonymisierungstechnik der Mikroaggregation wird ihre Eignung im Hinblick auf die Verwendbarkeit in generalisierten linearen Regressionsmodellen geprüft. Hierfür werden die mikroaggregierten Daten als eine Menge von möglichen, unbeobachtbaren zu Grunde liegenden Datensituationen aufgefasst. Es werden zwei Herangehensweisen präsentiert: Als Erstes wird eine maximax-ähnliche Optimisierungsstrategie verfolgt, dabei werden die zu Grunde liegenden unbeobachtbaren Daten als Nuisance Parameter in das Regressionsmodell aufgenommen, was eine enge, aber auch über-optimistische Schätzung der Regressionskoeffizienten liefert. Zweitens wird ein Ansatz im Sinne der partiellen Identifikation angewendet, der per se schon vorsichtiger ist (als der vorherige), indem er nur die Menge aller möglichen Regressionskoeffizienten schätzt, die erhalten werden können, wenn die Schätzung auf jeder zu Grunde liegenden Datensituation durchgeführt wird. Unscharfe Daten haben gegenüber präzisen Daten den Vorteil, dass sie zusätzlich die Unsicherheit der einzelnen Beobachtungseinheit umfassen. Damit besitzen sie einen höheren Informationsgehalt. Allerdings gibt es zur Zeit nur wenige glaubwürdige statistische Modelle, die mit unscharfen Daten umgehen können. Von daher wird die Erhebung solcher Daten bei der Datenproduktion vernachlässigt, was dazu führt, dass entsprechende statistische Modelle ihr volles Potential nicht ausschöpfen können. Dies verhindert eine vollumfängliche Bewertung, wodurch wiederum die (Weiter-)Entwicklung jener Modelle gehemmt wird. Dies ist eine Variante des Henne-Ei-Problems. Diese Schrift will durch Vorschlag konkreter Methoden hinsichtlich des Umgangs mit unscharfen Daten in relevanten Anwendungssituationen Lösungswege aus der beschriebenen Situation aufzeigen und damit die entsprechende Datenproduktion anregen.