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Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten
Christian Heumann (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.01.1998
Sprache
Deutsch
EAN
9783631326718
Herausgeber
Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
Serien- oder Bandtitel
Anwendungsorientierte Statistik
Sonderedition
Nein
Autor
Christian Heumann
Seitenanzahl
180
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Der Autor: Christian Heumann wurde 1962 in Dachau geboren. 1986 begann er mit dem Studium der Statistik an der Universität München. Dem Diplom 1992 folgte eine Anstellung an der Universität München. Promotion 1997.
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