Theorie kausaler Regressionsmodelle:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart [u.a.]
Fischer
1992
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| adam_text | Titel: Theorie kausaler Regressionsmodelle
Autor: Steyer, Rolf
Jahr: 1992
Inhaltsverzeichnis Teil I: Einführung 1 Eingrenzung des Themas 3 1.1 Experiment 3 1.2 Regression 6 1.3 Kausalität 7 1.4 Logische Struktur kausaler Regressionsmodelle 7 1.5 Zusammenfassende Themenstellung 9 2 Einordnung in die Literatur 11 2.1 Stochastische Kausalitätstheorien 12 2.2 Theorie interner Validität 14 2.3 Pfadanalyse und Strukturgleichungsmodelle 16 2.4 Zusammenfassende Bewertung der Literatur 18 3 Überblick 21 3.1 Regressionsmodelle 21 3.2 Beispiel: Rückfälligkeit entlassener Strafgefangener I 23 3.3 Unbedingte kausale Regressionsmodelle 29 3.4 Bedingte kausale Regressionsmodelle 37 3.5 Nutzen der Theorie kausaler Regressionsmodelle 38 3.6 Beispiel: Testintelligenz und Bleibelastung 42 3.7 Zusammenfassung und Diskussion 44 Teil II: Unbedingte kausale Regressionsmodelle 4 Illustrierung unbedingter kausaler Regressionsmodelle 49 4.1 Die Komponenten unbedingter Regressionsmodelle 50 4.2 Die Komponenten unbedingter kausaler Regressionsmodelle 53 4.3 Die Kausalitätsbedingungen 57 4.4 Beispiel: Rückfälligkeit entlassener Strafgefangener II 58 4.5 Zusammenfassung 62 Anhang A: a-Algebra 62 Anhang B: Meßbare Abbildung 65 Anhang C: Wahrscheinlichkeit 66 Anhang D: Stochastische Variable 67 Anhang E: Unabhängigkeit 68
XVI Rolf Steyer: Theorie kausaler Regressionsmodelle 5 Unbedingte Regressionsmodelle 71 5.1 Definition unbedingter Regressionsmodelle 71 5.2 Definition des Determinationskoeffizienten 73 5.3 Eigenschaften des Determinationskoeffizienten 74 5.4 Unbedingte lineare Regressionsmodelle 76 5.5 Zusammenfassung 80 Anhang A: Bedingte Erwartung oder Regression 80 Anhang B: Beweise 84 6 Vorgeordnetheit 89 6.1 Vorüberlegungen zur Asymmetrie kausaler Abhängigkeit 89 6.2 Der zugrunde gelegte Prozeß 91 6.3 Definition der Vorgeordnetheitsrelation 92 6.4 Eigenschaften der Vorgeordnetheitsrelation 94 6.5 Zusammenfassung 96 Anhang: Beweise 97 7 Potentielle kausale Regressionsmodelle 99 7.1 Vorbemerkungen zur Rolle der potentiellen Störvariablen 100 7.2 Definition potentieller kausaler Regressionsmodelle und potentieller Störvariablen 102 7.3 Zusammenfassung 102 8 Schwache kausale Regressionsmodelle 105 8.1 Definition schwacher kausaler Regressionsmodelle 106 8.2 Notwendige Bedingungen schwacher kausaler Regressionsmodelle 107 8.3 Hinreichende Bedingungen schwacher kausaler Regressionsmodelle 113 8.4 Mittelungseigenschaft des linearen Regressionseffekts 115 8.5 Zusammenfassung und Diskussion 116 Anhang A: Bedingte Verteilungen und bedingtes Wahrscheinlichkeitsmaß 118 Anhang B: Beweise 122 9 Starke kausale Regressionsmodelle 127 9.1 Definition starker kausaler Regressionsmodelle 128 9.2 Notwendige Bedingungen starker kausaler Regressionsmodelle 132 9.3 Hinreichende Bedingungen starker kausaler Regressionsmodelle 135 9.4 Zusammenfassung 137 Anhang: Beweise 137
Inhaltsverzeichnis xvii 10 Eine Klasse von Beispielen: Randomisierte Experimente 141 10.1 Der Wahrscheinlichkeitsraum 142 10.2 Der Regressor, der Regressand und die Regression 145 10.3 Der Prozeß und die potentiellen Störvariablen 146 10.4 Das randomisierte kausale Regressionsmodell 148 10.5 Beispiel: Eiigkeit und IQ-Differenz von Zwillingen 148 10.6 Zusammenfassung 150 Teil III: Bedingte kausale Regressionsmodelle 11 Illustrierung bedingter kausaler Regressionsmodelle 155 11.1 Beispiel: Rückfälligkeit entlassener Strafgefangener III 156 11.2 Die Komponenten bedingter kausaler Regressionsmodelle 159 11.3 Die konditionalen Kausalitätsbedingungen 160 11.4 Zusammenfassung 164 Anhang A: Bedingte Unabhängigkeit 165 Anhang B: Beweise 167 12 Bedingte Regressionsmodelle 169 12.1 Definition bedingter Regressionsmodelle 170 12.2 Definition bedingter Determinationsfunktionen 171 12.3 Eigenschaften bedingter Determinationsfunktionen 173 12.4 Der bedingte Determinationskoeffizient 174 12.5 Bedingt lineare Regressionsmodelle 175 12.6 Transformationseigenschaften 178 12.7 Zusammenfassung 180 Anhang A: Bedingte Varianz und Kovarianz 181 Anhang B: Beweise 184 Anhang C: Verfahren zur Bestimmung der bedingten Re- Koeffizientenfunktion 186 13 Schwache bedingte kausale Regressionsmodelle 191 13.1 Potentielle bedingte kausale Regressionsmodelle 191 13.2 Definition schwacher bedingter kausaler Regressionsmodelle 192 13.3 Notwendige Bedingungen schwacher bedingter kausaler Regressionsmodelle 193 13.4 Hinreichende Bedingungen schwacher bedingter kausaler Regressionsmodelle 298 13.5 Zusammenfassung 201 Anhang A: Beweise 203
XVIII Rolf Steyer: Theorie kausaler Regressionsmodelle 14 Starke bedingte kausale Regressionsmodelle 207 14.1 Definition starker bedingter kausaler Regressionsmodelle 208 14.2 Notwendige Bedingungen starker bedingter kausaler Regressionsmodelle 212 14.3 Hinreichende Bedingungen starker bedingter kausaler Regressionsmodelle 215 14.4 Zusammenfassung 218 Anhang: Beweise 219 15 Zusammenfassung und Ausblick 223 15.1 Das Grundproblem von Regressionsmodellen 223 15.2 Traditionelle Ansätze 225 15.3 Die Theorie kausaler Regressionsmodelle 226 15.4 Zusammenfassung 228 Literatur 231 Personenverzeichnis 241 Stichwortverzeichnis 245
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