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Amtliche Statistik für Nordrhein-Westfalen

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Experimentelle Statistik

IT.NRW als Statistisches Landesamt präsentiert in dieser Rubrik neue digitale Daten und Methoden, die unter dem Begriff der experimentellen Statistik zusammengefasst werden.

Bild einer Matrix, des Cyberspace

© Siarhei-AdobeStock

Die Digitalisierung schreitet in großen Schritten voran und eröffnet uns, dem Statistischen Landesamt Nordrhein-Westfalen, neue Wege bei der Datenerhebung, Analyse und Veröffentlichung. Das Feld der experimentellen Statistik untersucht das Potenzial neuer Daten(quellen) und Methoden, die bislang nicht standardmäßig in der amtlichen Statistik genutzt werden. Diese können perspektivisch dazu beitragen, sowohl die Qualität als auch die Aktualität der Statistiken zu erhöhen und gleichzeitig die Auskunftgebenden bei der Erfüllung ihrer Berichtspflicht zu entlasten. Zudem erproben wir beispielsweise den Einsatz neuer Methoden zur Auswertung und Veröffentlichung von kleinräumigen Daten unterhalb der Gemeindeebene.  

 

Es wird zwischen der Gewinnung bzw. Nutzung neuer Daten(quellen) – den sogenannten experimentellen Daten – und der Erprobung alternativer bzw. neuer statistischer Methoden – den sogenannten experimentellen Methoden – unterschieden:

 

Experimentelle Daten stammen nicht aus den klassischen Erhebungswegen der amtlichen Statistik, sondern aus anderen Quellen wie z. B. Satelliten- oder Luftbildern, Web Scraping oder dem Bereich Big Data.

 

Experimentelle Methoden sind in der amtlichen Statistik bisher nicht verwendete statistische Verfahren, die alternative Auswertungsmöglichkeiten für vorhandene Statistiken bieten können. Hierzu zählen Verfahren des maschinellen Lernens oder künstlicher Intelligenz sowie Methoden, die unter Wahrung der Geheimhaltung die Veröffentlichung von kleinräumigen Daten ermöglichen.

 

Anhand von anschaulichen Projektbeschreibungen stellen wir Ihnen auf dieser Seite innovative Praxisbeispiele aus beiden Bereichen der experimentellen Statistik vor, an denen das Statistische Landesamt Nordrhein-Westfalen beteiligt ist. Die Ergebnisse der Projekte werden fortlaufend aktualisiert.
 

 

© Sharpshot - AdobeStock
Eine Gaußsche Glockenkurve auf einer Tafel
Neue Methode
Kerndichteschätzer zur Veröffentlichung von Karten mit georeferenzierten Daten der amtlichen Statistik

Die Methode der Kerndichteschätzung wird als alternatives Verfahren zur Geheimhaltung von georeferenzierten amtlich-statistischen Daten erprobt.

© Marina Lohrbach - AdobeStock
Das Bild zeigt ein Einfamilienhaus mit Solardach.
Neue Datenquelle – Neue Methode
Deep Solaris – Detektion von Solarenergieanlagen mithilfe von Deep Learning

Eignen sich Deep Learning-Verfahren dazu, anhand von Fernerkundungsdaten Solarenergieanlagen zu identifizieren? Gibt es Algorithmen, die auch grenzübergreifend funktionieren?

© Sondem - AdobeStock
Das Bild zeigt eine große Industrienähmaschine.
Neue Methode
Hotspot-Analyse zur Identifikation von räumlichen Konzentrationen

Auf Basis der georeferenzierten Daten des statistischen Unternehmensregisters NRWs werden hohe räumliche Konzentrationen von Beschäftigten der Textil- und Bekleidungsindustrie identifiziert.

© pikselstock - AdobeStock
Das Bild zeigt einen Vater mit zwei Kindern beim Fahrradfahren.
Neue Methode
Analysepotenziale von Erreichbarkeitsanalysen mit georeferenzierten amtlichen Statistiken

Auf Basis eigens berechneter Erreichbarkeitszonen werden Entfernungen (Distanzen, Fahrzeiten) von Kindertagesstätten für Regionen mit verschiedenem Urbanisierungsgrad in NRW dargestellt.

© Mr Twister- AdobeStock
Das Bild zeigt eine Baustelle von oben.
Neue Methode
Automatisiertes Erkennen von Baustellen anhand von Luftbildern und neuronalen Netzen

Mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen sollen Baustellen anhand von Luftbildern identifiziert werden.

© marcus_hofmann - AdobeStock
Das Bild zeigt ein Miniaturhaus, daneben Münzen und Euro-Scheine
Neue Datenquelle – Neue Methode
Small Area-Methode zur Schätzung von durchschnittlichen Bestandsmieten auf Gemeindeebene

Die Small Area-Methode erlaubt auch bei geringen Stichprobenumfängen verlässliche Schätzungen auf kleinräumiger Ebene, indem zusätzlich externe Datenquellen verwendet werden.

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