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Frank Beekmann zeigt, dass eine Assoziationsanalyse ohne große Genauigkeitsverluste auch bei einem aus einer Stichprobe aus dem Gesamtdatenbestand resultierenden Datenbestand geringen Umfangs durchgeführt werden kann, und entwickelt neue theoretische Möglichkeiten zur Abschätzung der mit diesem Ansatz verbundenen Genauigkeitsabweichungen.
Dr. Frank Beekmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Peter Chamoni am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations Research an der Universität Duisburg-Essen.
E-Mail: ProductSafety@springernature.com