Das Aufkommen von Big Data hat eine rasche Diversifizierung der Datenquellen mit sich gebracht, die eine Analyse erfordern, die der Tatsache Rechnung trägt, dass diese Daten oft aus unterschiedlichen Gründen generiert und aufgezeichnet wurden. Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um statistische Schlussfolgerungen zu ermöglichen oder neue statistische Daten für Zwecke zu generieren, die nicht von jeder Quelle für sich genommen bedient werden können. Dies kann sowohl für wissenschaftliche als auch für kommerzielle Untersuchungen erhebliche Vorteile bringen. Eine valide Analyse solcher Daten sollte jedoch die zusätzliche Unsicherheit aufgrund von Entity-Ambiguität berücksichtigen, wenn es nicht möglich ist, mit Sicherheit zu sagen, dass die integrierte Quelle die Zielpopulation von Interesse ist. Die Analyse integrierter Daten zielt darauf ab, eine solide theoretische Grundlage für diese statistische Analyse in drei generischen Einstellungen der Entitätsmehrdeutigkeit zu schaffen: statistische Analyse verknüpfter Datensätze, die Verknüpfungsfehler enthalten können; Datensätze, die durch einen Datenfusionsprozess erstellt wurden, bei dem gemeinsame statistische Informationen anhand der Informationen in Randdaten aus nicht überlappenden Quellen simuliert werden; und Schätzung der Größe der Zielpopulation, wenn die Zieleinheiten entweder teilweise oder irrtümlich in jeder Quelle abgedeckt werden. Deckt eine Reihe von Themen unter einer übergreifenden Perspektive der Datenintegration ab. Konzentriert sich auf statistische Unsicherheiten und Inferenzprobleme, die sich aus der Mehrdeutigkeit von Entitäten ergeben. Verfügt über modernste Methoden zur Analyse integrierter Daten. Identifiziert die wichtigen Themen, die die zukünftige Forschung und Lehre in der statistischen Analyse integrierter Daten bestimmen werden. Analysis of Integrated Data richtet sich vor allem an Forscher und Methodiker, die sich für statistische Methoden für Daten aus mehreren Quellen interessieren, mit einem Schwerpunkt auf Datenanalysten in den Sozialwissenschaften sowie im öffentlichen und privaten Sektor. . Sprache: Englisch