Residual- und Einflußanalyse in statischen und dynamischen generalisierten linearen Modellen:
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1992
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|---|---|
| adam_text | Gliederung I
GLIEDERUNG
Seite
1. Einleitung 1
2. Diagnose im normalen linearen Modell 3
2.1 Modell, Definitionen und Schätzverfahren 3
2.2 Diagnosemethoden mit Residuen und
Batmatrix 4
2.2.1 Residuen und Hatmatrix 5
2.2.2 Die Methoden 7
2.3 Einflußanalyse 11
2.3.1 Allgemeines 11
2.3.2 Die Cook Statistik 12
3. Diagnose in statischen generalisierten linearen
Modellen 16
3.1 Das generalisierte lineare Modell 16
3.1.1 Das multivariate generalisierte lineare
Modell 17
3.1.2 Spezielle Modelle 22
3.1.3 Schätzen im generalisierten linearen
Modell 29
3.2 Diagnosekomponenten für generalisierte
lineare Modelle 33
3.2.1 Die Hatmatrix für das generalisierte
lineare Modell 33
Gliederung II
Seite
3.2.2 Residuen in generalisierten linearen
Modellen 35
3.3 Diagnosemethoden mit Residuen in generalisierten
linearen Modellen 40
3.3.1 Probability Plots 41
3.3.2 Partial Residual Plot 42
3.3.3 Alternative Residualplots 44
3.4 Einflußanalyse im generalisierten linearen
Modellen 45
3.5 Empirische Auswertungen 49
3.5.1 Analyse kategorialer Daten 49
3.5.2 Analyse normaler Daten 79
3.5.3 Analyse von Poissondaten 84
4. Diagnose in dynamischen linearen Modellen 93
4.1 Das dynamische lineare Modell 93
4.1.1 Das dynamische lineare Modell als
Zustandsraura modeil 93
4.1.2 Die Schätzung der Strukturparameter im
dynamischen linearen Modell bei bekannter
HyperStruktur 95
4.2 Hatmatrix und Residuen in dynamischen linearen
Modellen 98
4.3 Einflußanalyse in dynamischen linearen
Modellen 104
Gliederung III
Seite
5. Diagnose in dynamischen generalisierten linearen
Modellen 108
5.1 Das dynamische generalisierte lineare
Modell 109
5.2 Parameterschätzung in dynamischen generalisierten
linearen Modellen bei bekannter
Hyperstruktur 112
5.2.1 Der generalisierte lineare Kaiman Filter und
Glätter 113
5.2.2 Globale a posteriori Modus Schätzung mit
Fisher Scoring Iterationen bei bekannter
Hyperstruktur 116
5.3 Hatmatrix und Residuen in dynamischen
generalisierten linearen Modellen 123
5.4 Einflußanalyse in dynamischen generalisierten
linearen Modellen 129
5.5 Simulationastudien 132
5.5.1 Loglineare Poissonmodelle 134
5.5.2 Binomiale Logitmodelle 141
5.5.3 Kritische Zusammenfassung der
Simulationsergebnisse 152
5.6 Empirische Auswertungen 153
5.6.1 Analyse einer Poissonzatreihe 153
5.6.2 Analyse einer kategorialen
Zeitreihe 159
6. Zusammenfassung 172
Gliederung IV
Seite
Anhang 174
Literaturverzeichnis 180
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