Goodness-of-Fit-Maße in linearen Regressions- und Logit-Modellen

Goodness-of-Fit-Maße in linearen Regressions- und Logit-Modellen von Reisinger,  Heribert
Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten von Heumann,  Christian
Marginale Regressionsmodelle sind geeignet, den Einfluß von Kovariablen auf multivariate, korrelierte Responsevariablen zu modellieren. Dieser Modelltyp ist besonders nützlich für die Analyse von Panel- und Clusterdaten. Die Arbeit beschäftigt sich speziell mit vollen Likelihoodansätzen bei kategorialen Responsevariablen. Die Kovariablen dürfen dabei auch stetig sein. Schwerpunkte sind die Behandlung der verschiedenen Parametrisierungsmöglichkeiten und die Gewinnung von Maximum-Likelihood-Schätzungen. Die Methoden werden anschließend zur Analyse eines großen Datensatzes aus der Praxis verwendet und gegenübergestellt. Zusätzlich wird ein für Querschnittsdaten bekanntes statistisches Verfahren zur Modelldiagnose auf den Fall korrelierter Responsevariablen adaptiert und umgesetzt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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