Reisensburg 1998: Abstract Blauth, Pigeot
Statistical Computing '98 - Schloß Reisensburg

Ein statistisches Assistentensystem zur Analyse graphischer Modelle

Angelika Blauth, Iris Pigeot

Institut für Informatik, Institut für Statistik
Ludwig-Maximilians-Universität München

In vielen empirischen Studien wird eine große Anzahl verschiedener Variablen an den jeweiligen Untersuchungseinheiten erhoben, welche untereinander in Zusammenhang stehen. Zur Untersuchung dieser Abhängigkeiten eignen sich graphische Modelle. Es handelt sich dabei um statistische Modelle, bei denen zusätzlich eine graphische Darstellung der Abhängigkeitsstruktur möglich ist, die zur besseren Veranschaulichung beiträgt. Diese bieten in zweifacher Hinsicht eine Verallgemeinerung von Regressionsmodellen.
Zum einen sind nun auch indirekte Einflüsse mit Hilfe intermediater Variablen modellierbar. Eine Interpretation dieser indirekten Einflüsse erfolgt über das Konzept der bedingten oder der marginalen Unabhängigkeiten. Zum anderen können sogenannte gemischte, d.h. gleichzeitig stetige und diskrete Variablenmengen als jeweilige Zielgröße in das Modell aufgenommen werden.
Problematisch ist derzeit jedoch, daß kaum Möglichkeiten zu einer praktikablen und anwenderfreundlichen Auswertung bestehen. Diesem Dilemma zwischen praktischer Bedeutung und praktischer Nutzung von graphischen Modellen soll mit der Entwicklung einer geeigneten Software begegnet werden.
Im Rahmen dieses Vortrags werden die Konzeption und der grundlegende Aufbau eines solchen Systems vorgestellt. Dabei werden folgende Aspekte, die im Rahmen des Designs dieses Systems wichtig waren, besonders hervorgehoben:
Ein sauberer Entwurf des Programms im objektorientierten Paradigma, der anhand von Diagrammen in der Unified Modeling Language (UML) Notation erläutert wird, und die Visualisierung der graphischen Modelle. Diese erweitert die Darstellung auf Papier um Elemente, die den Umgang mit graphischen Modellen vereinfachen. Außerdem soll diese Art der Darstellung eine interaktive Modifikation nicht nur des Graphen selbst, sondern auch des dahinterstehenden statistischen Modells ermöglichen.
Weiterhin wird in dem Graphen zusätzlich abrufbare Information zur Verfügung gestellt. Die Präsentation der Visualisierung erfolgt hierbei durch die Darstellung einiger Programmfenster.

Literatur:

  1. Edwards, D. (1995). Introduction to Graphical Modelling. Springer, New York.
  2. Lauritzen, S. L. (1996). Graphical Models. Clarendon Press, Oxford.
  3. Östereich, B. (1997). Objektorientierte Softwareentwicklung mit der Unified Modeling Language (3. Ed). R. Oldenbourg, München.
  4. Rational Software Corporation (1997). UML Notation Guide - Version 1.1. Rational Software Corporation.


Vortragstermin bei 30. Statistical Computing '98 --- Adresse