Nichtlineare Regressionsmodelle mit heteroskedastischen Meßfehlern:
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Berlin
Logos-Verl.
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Regressionsmodelle mit heteroskedastischen Meßfehlern 6
2.1 Das heteroskedastische Meßfehlermodell 7
2.2 Heteroskedastische FV-Modelle 15
2.2.1 Das Modell der beobachtbaren Daten 16
2.2.2 Eigenschaften von Quasilikelihoodschätzern 17
2.2.3 Modellannahmen 21
2.2.4 Das einfache Regressionskalibrierungsmodell 22
2.3 Vergleich zu Likelihoodansätzen 25
2.4 Simulation heteroskedastischer FV-Modelle 28
3 Polynomiale Regressionsmodelle 32
3.1 Das heteroskedastische FV-Modell 33
3.2 Simulationsstudie 38
4 Poissonregressionsmodelle 45
4.1 Das heteroskedastische FV-Modell 46
4.2 Simulationsstudie 48
4.3 Anwendung auf Radondaten 52
4.3.1 Datensituation 55
4.3.2 Mischung von Normalverteilungen 57
4.3.3 Modell der beobachtbaren Daten 60
4.3.4 Ergebnis und Diskussion 61
4.4 EM-Algorithmus zur Schätzung der Parameter einer Mischverteilung 64
I
II INHALTSVERZEICHNIS
5 Binäre Regressionsmodelle 72
5.1 Das Probitregressionsmodell 73
5.1.1 Das heteroskedastische FV-Modell 74
5.1.2 Adjustierte Schätzung 78
5.1.3 Simulationsstudie 79
5.2 Das logistische Regressionsmodell 85
5.2.1 Das heteroskedastische FV-Modell 85
5.2.2 Adjustierte Schätzung 88
5.2.3 Simulationsstudie 89
6 Ordinale Regressionsmodelle 96
6.1 Schwellenwertmodelle für ordinale Daten 96
6.2 Heteroskedastische FV-Modelle 98
6.2.1 Das kumulative Probitmodell
6.2.2 Das kumulative Logitmodell 105
7 Zusammenfassung 107
A Schätzung der marginalen Verteilungsparanieter Hl
B Berechnungen zum EM-Algorithmus H^
C Simulationen zum EM-Algorithmus H7
Literaturverzeichnis 1^1
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