Alexander Schnabl

Ist ein fairer Vergleich von Data Mining Algorithmen möglich

Das Ziel dieser Arbeit ist es, DEA (Data Envelopment Analysis) zum Vergleich von Data-Mining-Algorithmen (DM-Algorithmen) einzusetzen. Die theoretischen Grundlagen werden zuerst dargestellt und es wird gezeigt, wie das DEA-Konzept, als eine Multi-Kriteria-Metrik, zum Vergleich von DM-Algorithmen verwendet werden kann. Anhand eines Beispiels aus der Literatur werden die Anwendungsmoglichkeiten der DEA dargestellt und analysiert.

Bedeutung und grundlegende Erfassung der Gesundheitswirtschaft

In einem ersten Schritt erscheint es zweckmasig, den Begriff Gesundheit bzw. Gesundheitswirtschaft zu erfassen und abzugrenzen. Mit einem Anteil von nunmehr 11 % des Bruttoinlandproduktes im Jahr 2010 laut dem System of Health Accounts (SHA, siehe Kap. 5.3.1) – rund 3/4 davon aus offentlicher Hand – wird in einer ersten Annaherung die Bedeutung der Gesundheitswirtschaft in der osterreichischen Okonomie deutlich. Das System of Health Accounts bildet eine Struktur von umfassenden, konsistenten und international vergleichbaren Gesundheitskonten. Es lasst sich als Sekundarstatistik auf Basis der VGR ausweisen. Das nachfolgende Kapitel soll vorweg eine weniger technische und dafur allgemeine und qualitativ weitgefasste Auslegung der Gesundheitswirtschaft liefern. Im weiteren Verlauf dieser Ausarbeitung wird der Begriff Gesundheit bzw. Gesundheitswirtschaft fortlaufend eingeengt bzw. konkretisiert (Kap. 5). Fur eine gegenstandliche Abbildung der Gutergruppen im GSK siehe Tab. 5.3 (S. 73) und Tab. 5.5 (S. 82).

Abgrenzung und Klassifizierung der Gesundheitswirtschaft

Fur die Schaffung eines Gesundheitssatelliten ist eine gegenstandliche Abgrenzung notwendig. Eine erste Bestimmung der Gesundheitswirtschaft soll in Anlehnung an das Stufenmodell, welches auch im deutschen GSK Anwendung findet , erfolgen. Dabei wird auf eine moglichst weitreichende Kompatibilitat geachtet, um einen internationalen Konsens, sowie eine internationale Vergleichbarkeit des GSK zu erzielen.

Health Status Transitions

This paper was prepared as Work Package IV of the AHEAD project – Ageing, Health Status and the Determinants of Health Expenditure – which has received financing from the European Commission under the 6th Research Framework Programme. The purpose of this work package was to build up a picture of the movements in health status of the elderly population of each country in the EU by age and sex. Residential care and death were considered as well as states of health. Due to the scarcity of data regarding residential care, however, we calculated transition probabilities between the different states of health only for Belgium, Germany and UK. In addition, we calculated healthy life expectancies for those three countries. The calculations/estimations were derived from various micro- and macro-data sources (e.g. ECHP), and build upon results of WP III. The Stone-algorithm was used as a means of calibration.