Professoren
Prof. Dr. Susanne Rässler

Prof. Dr. Susanne Rässler

Monographien

Lang, S. (1989). Numerische Integration und Parameterschätzungen mit Monte Carlo Methoden, Diplomarbeit Nürnberg.

Rässler, S. (1995). Der Hansen-Hurwitz-Schätzer und der Horvitz-Thompson-Schätzer bei Auswahl ohne Zurücklegen mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten - ein Genauigkeitsvergleich, Dissertation Nürnberg.

Rässler, S. (1996). Stichprobenverfahren bei sukzessiver Auswahl mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten im Wirksamkeitsvergleich, Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen.

Rässler, S. (2001). Alternative Approaches to Statistical Matching with an Application to Media Data (Alternative Verfahren der Datenfusion mit einer Anwendung auf Media-Daten, Habilitationsschrift Nürnberg.

Rässler, S. (2002). Statistical Matching: A Frequentist Theory, Practical Applications, and Alternative Bayesian Approaches, Lecture Notes in Statistics, 168, Springer, New York.

Mertens, P., Rässler, S. (Hrsg.) (2005). Prognoserechnung. 6. überarbeitete Auflage, Physika, Heidelberg.



Referierte Artikel und Beiträge

Rässler, S., Fleischer, K. (1998). Aspects Concerning Data Fusion Techniques, ZUMA Nachrichten Spezial, Mannheim, 317-333.

Rässler, S. (2000). Ergänzung fehlender Daten in Umfragen, Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 220/1, 64-94.

Rässler, S., Fleischer, K. (2000). An Evaluation of Data Fusion Techniques, Proceedings of Statistics Canada Symposium 99, Statistics Canada, Canada, 129-136.

Rässler, S. (2001). Alternative Approaches to Statistical Matching, Missing Values Proceedings of a Symposium on Incomplete Data, Bethlehem, J., van Buuren, S. (Hrsg.), Utrecht, 85-103.

Bonsiep, W., Eckert, S., Rässler, S., Mayer, S. (2003). Einflußfaktoren auf den Prozeß der kulturellen Anpassung - Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, in: Die Internationalisierung von kleinen und mittleren Unternehmungen, Holtbrügge, D. (Hrsg.), 81-99.

Kölling, A., Rässler, S. (2003). Die Einflüsse von Antwortverweigerung und mehrfacher Ergänzung fehlender Daten auf Produktivitätsschätzungen mit dem IAB-Betriebspanel, Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 223/3, 279-311.

Rässler, S. (2003). A Non-Iterative Bayesian Approach to Statistical Matching, Statistica Neerlandica, 57, 58-74.

Rässler, S., Rubin, D.B., Schenker, N. (2003). Imputation, Encyclopedia of Social Science Research Methods, Bryman, A., Lewis-Beck, M., Liao, T.F. (eds.), Sage, Thousand Oaks London/New Delhi, 477-482.

Eckert, S., Rässler, S., Mayer, S., Bonsiep, W. (2004). Kulturschock in Deutschland? – Zeitlicher Verlauf und Leistungeffekte der kulturellen Anpassung asiatischer F¨uhrungskräfte in Deutschland, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, November 2004, 639-659.

Rässler, S. (2004). Data Fusion: Identification Problems, Validity, and Multiple Imputation, Austrian Journal of Statistics, 33, 153-171.

Kölling, A., Rässler, S. (2004). Editing and Multiply Imputing German Establishment Panel Data to Estimate Stochastic Production Frontier Models, Zeitschrift für Arbeitsmarktforschung, 3/2004, 306-318.

Münnich, R., Rässler, S. (2005). PRIMA: A new Multiple Imputation Procedure for Binary Variables, Journal of Official Statistics, 21, 325-341.

Jensen, U., Rässler, S. (2006). Stochastic Production Frontiers with Multiply Imputed German Establishment Data, Zeitschrift für Arbeitsmarktforschung, 2/2006, 277-295.

Kiesl, H., Rässler, S. (2006). How Valid Can Data Fusion Be? Erscheint in: Journal of Official Statistics.

Rässler, S. (2006). Der Einsatz von Missing Data Techniken in der Arbeitsmarktforschung des IAB, erscheint in: Allgemeines Statistisches Archiv.

Rässler, S. (2006). Buchbesprechung Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives. Gelman, A., Meng, X.L. (Hrsg.), Wiley, New York, in: Biometrics 62, 625-626.

Rässler, S., Riphahn, R.T. (2006). Survey Item Nonresponse and its Treatment, Allgemeines Statistisches Archiv, 90, 213-228, und in: Modern Econometric Analysis, Hübler, O., Frohn, J. (Hrsg.), Springer, Berlin, 215-230.

Rässler, S., Rubin, D.B., Schenker, N. (2006). Incomplete Data: Diagnosis, Imputation, and Estimation, erscheint in: The International Handbook of Survey Research Methodology, de Leeuw, E., Hox, J., Dillman, D. (eds.), Sage, Thousand Oaks London/New Delhi.

Stephan, G., Rässler, S., Schewe, T. (2006). Das TrEffeR-Projekt der Bundesagentur für Arbeit: Die Wirkung von Maßnahmen aktiver Arbeitsmarktpolitik, erscheint in: Zeitschrift für Arbeitsmarktforschung

Rässler, S., Rubin, D.B., Zell, E.R. (2007). Incomplete Data, erscheint in: Handbook of statistics: Epidemiology and Medical Statistics, Rao, C.R., Miller, J.P., Rao, D.C. (eds.) Elsiver.


Unreferierte Artikel in Konferenzbänden/Proceedings/Büchern

Rässler, S. (2002). A Comparison of Imputation Techniques under Different Missingness Mechanisms, Social Science Methodology in the New Millennium, Proceedings of the Fifth International Conference on Logic and Methodology, Blasius, J., Hox, J., de Leeuw, E., Schmidt, P. (Hrsg.), Köln, Leske + Budrich, Opladen.

Rässler, S., Koller, F., Mäenpää, C. (2002). A Split Questionnaire Survey Design applied to German Media and Consumer Surveys, Proceedings of the International Conference on Improving Surveys, ICIS 2002, Copenhagen.

Laaksonen, S., Rässler, S., Skinner, C. (2003). Documentation of Pseudo Code of Imputation Methods for the Simulation Study, DACSEIS Deliverable D11.2, Tübingen.

Rässler, S. (2003). How Accurate can Data Fusion Be? Bulletin of the International Statistical Institute 54th Session, Proceedings ISI 2003, Berlin.

Münnich, R., Rässler, S. (2004). Variance Estimation under Multiple Imputation, Proceedings of Q2004 European Conference on Quality in Survey Statistics, Mainz.

Kiesl, H., Rässler, S. (2005). Techniken und Einsatzgebiete von Datenintegration und Datenfusion, in: Datenfusion und Datenintegration - 6. Wissenschaftliche Tagung, Sozialwissenschaftliche Tagungsberichte, Informationszentrum Sozialwissenschaften, Bonn, 10, 17-32.

Mertens, P., Rässler, S. (2005). Prognoserechnung - Einführung und Überblick, in: Prognoserechnung, Mertens, P., Rässler, S. (Hrsg.), Physika, Heidelberg, 1-6.

Rässler, S., Wolf, K. (2005). Prognose mit Paneldaten, in: Prognoserechnung, Mertens, P., Rässler, S. (Hrsg.), Physika, Heidelberg, 105-112.

Bender, S., Drechsler, J., Dundler, A., Rässler, S., Zwick, T. (2006). A New Approach for Disclosure Control in the IAB Establishment Panel - Multiple Imputation for a Better Data Access, Invited Paper, Work Session on Statistical Data Editing, Bonn, 2006, URL: http://www.unece.org/stats/documents/2006.09.sde.htm.

Drechsler, J., Dundler, A., Bender, S., Rässler, S., Zwick, T. (2006). A New Approach for Disclosure Control in the IAB Establishment Panel - Multiple Imputation for a Better Data Access, erscheint in: Proceedings of Privacy in Statistical Databases, Rom.

Rässler, S. (2006). Sind Maßnahmen wirksam? Evaluation der Instrumente der aktiven Arbeitsmarktpolitik, erscheint in: ConSozial, Mehrwert des Sozialen - Gewinn für die Gesellschaft, Allitera.

Rässler, S., Kiesl, H. (2006). Zur Erfassung der Arbeitslosigkeit: aktuelle Problemstellungen im Rahmen der Statistiken nach dem ILO- und dem SGB-Konzept, in: Wirtschaftsstatistik, Brachinger, H. W., Hamerle, A. M¨unnich, R. Schweitzer, W. (Hrsg.), Vahlen, München, 227-246.

Rässler, S., Kiesl, H. (2006). Quality in Data Fusion, Proceedings of Q2006 European Conference on Quality in Survey Statistics, Cardiff, UK.

Rässler, R., Rubin, D.B. (2006). Complications When Using Nonrandomized Job Training Data to Draw Causal Inferences, Bulletin of the International Statistical Institute 55th Session, Proceedings ISI 2005, Sydney.

Rässler, R., Rubin, D.B. (2006). The Use of Multiple Imputation to Create a Null Dataset from Nonrandomized Job Training Data, Bulletin of the International Statistical Institute 55th Session, Proceedings ISI 2005, Sydney.

Nutzungshinweise: Jede natürliche Person darf sich nur mit einer E-Mail Adresse bei WiWi-Online registrieren lassen. Die Nutzung der Daten die WiWi-Online bereitstellt ist nur für den privaten Gebrauch bestimmt - eine gewerbliche Nutzung ist verboten. Eine automatisierte Nutzung von WiWi-Online und dessen Inhalte, z.B. durch Offline-Browser, Download-Manager oder Webseiten etc. ist ausdrücklich strengstens untersagt. Zuwiderhandlungen werden straf- und zivilrechtlich verfolgt.