Footnote:
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Description:
Diese Arbeit zielt darauf ab, eine bessere Darstellung für Regressionsbäumen mit kompositionalen abhängigen Variablen zu schaffen. Kompositionale Daten sollen auf einer transformierten Ebene analysiert werden, die praktisch kaum überschaubar ist. Trotzdem werden die Partitionen am Ende der Endknoten automatisch auf dieser Ebene angezeigt. Daher schlage ich eine Lösung vor, indem in die Visualisationsfunktion (in dem R-Package partykit) ein Argument für Umkehrfunktionen eingebaut wird. Die zurücktransformierten Daten können fortan unter anderem in Kreisdiagrammen oder multivariaten Histogrammen veranschaulicht werden. Des Weiteren können logit-transformierte unabhängige Variablen ebenfalls zurücktransformiert und als Proportionen in den Grafiken dargestellt werden, um Interpretierbarkeit zu gewährleisten. Weitere Abwandlungen gehen die bessere visuelle Anpassung an. Währenddessen werden kurz auch andere relevante Probleme wie strukturelle und Zählungsnullen bzw. Instabilität von Regressionsbäumen erörtert. Als Beispiel wird bei der Analyse ein Datensatz benutzt, der die europaweiten Ergebnisse der Europawahlen 2019 und mehrere sozioökonomische Variablen auf NUTS 3-Ebene beinhaltet. ; The aim of this thesis is to provide solutions to the visualisation of regression trees with compositional response. Compositional data has to be analysed on a transformed, mostly uninterpretable level, this applies also to an analysis by regression trees. However, the output at the terminal nodes is shown on this level by default. Thus, I provide a solution for back-transformation to the original compositional level by inserting an inverse transformation argument into the original plotting function in the R package partykit. The back-transformed values can be plotted in pie charts or multivariate histograms, among others. Logit-transformed covariates can be shown back-transformed in the course of visualisation from now on as well, for the sake of interpretability. Further modifications are programmed for a better customisability in ...