The use of data-driven transformations and their applicability in small area estimation

Im Allgemeinen nutzen Forscherinnen und Forscher Daten-Transformationen als Hilfsmittel für die wissenschaftliche Arbeit unter den klassischen und linearen gemischten Regressionsmodellen, anstatt neue Theorien zu entwickeln, komplexe Methoden anzuwenden oder Softwarefunktionen zu erweitern. Allerdings werden Transformationen oft automatisch und routinemäßig angewendet, ohne verschiedene Nutzenaspekte zu betrachten. Diese Arbeit fasst die wichtigsten Erkenntnisse aus der Dissertation der Autorin (Rojas-Perilla, 2018) zusammen, die eine einheitliche Theorie der datengetriebenen Transformationen für lineare und lineare gemischte Regressionsmodelle vorstellt, die Anwendungen im Bereich Small Area Estimation (SAE)-Verfahren und die Entwicklung von Open-Source-Software enthält.