Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse: eine Einführung
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer VS
2013
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| Schriftenreihe: | Studienskripten zur Soziologie
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | 292 S. graph. Darst. |
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|---|---|
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IMAGE 1
INHALT
1 EINLEITUNG. ZUSTAENDE UND EREIGNISSE IN DEN SOZIALWISSENSCHAFTEN 11 1.1
EREIGNISSE IN DER SOZIAL WISSENSCHAFTLICHEN FORSCHUNG 11 1.2 DIE
ERKLAERUNG VON ZUSTAENDEN 13
1.3 REGRESSIONSMODELLE FUER ZUSTAENDE UND EREIGNISSE: KATEGORIALE UND
ZENSIERTE DATEN 14
2 DAS GENERALISIERTE LINEARE REGRESSIONSMODELL 17
2.1 DAS LINEARE REGRESSIONSMODELL 17
2.2 NICHTLINEARITAET UND LINKFUNKTIONEN 21
2.3 GUETE DER MODELLANPASSUNG IN GENERALISIERTEN LINEAREN MODELLEN 25
2.3.1 MCFADDEN 28
2.3.2 COX&SNELL 30
2.3.3 CRAGG AND UHLER, NAGELKERKE 30
2.3.4 MCKELVEY&ZAVOINA 31
2.3.5 AIC UND BIC 33
2.3.6 LIKELIHOOD-RATIO-TEST 34
2.4 DIE MODELLE IM UEBERBLICK 35
3 BINAERE LOGISTISCHE REGRESSION 39
3.1 DAS LINEARE WAHRSCHEINLICHKEITSMODELL 39
3.2 DICHTEFUNKTION UND KUMULATIVE DICHTEFUNKTION 42
3.3 LOG ODDS, ODDS, WAHRSCHEINLICHKEITEN 47
3.4 ZWEIMAL KUMULATIVE LOGISTISCHE DICHTEFUNKTION ZUR VORHERSAGE VON
WAHRSCHEINLICHKEITEN 57
3.5 INTERPRETATION DER EFFEKTE 58
3.6 DAS PROBLEM DER VERGLEICHE DER KOEFFIZIENTEN UEBER UNTERSCHIEDLICHE
MODELLE HINWEG 69
3.7 DIAGNOSTIK 71
3.8 MAXIMUM-LIKELIHOOD UND MODELLANPASSUNG 75
4 KORRELIERTE ZUSTAENDE UND UEBERGAENGE: DAS BIVARIATE PROBIT-MODELL 79
5 EREIGNISANALYSE 1: ZENSIERUNG, STERBETAFEL UND KAPLAN-MEIER- SCHAETZER
87
5.1 MERKMALE VON EREIGNISDATEN 91
5.2 DER VERGLEICH VON SURVIVORFUNKTIONEN 92
5.2.1 STERBETAFEL 92
5.2.2 KAPLAN-MEIER-SCHAETZER 97
HTTP://D-NB.INFO/985978376
IMAGE 2
6 INHALT
6 EREIGNISANALYSE II: REGRESSIONSMODELLE 107
6.1 BINAERE LOGISTISCHE REGRESSION ALS DISKRETES RATENMODELL 107 6.2
GRUNDLEGENDE KONZEPTE DER EREIGNISANALYSE FUER STETIGE ZEIT 114 6.3
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG 124
6.4 EXPONENTIALMODELL MIT ZEITVERAENDERLICHEN KOVARIATEN 132 6.5 MODELLE
MIT STUECKWEISE KONSTANTER RATE (PCE) 142
6.6 COX-REGRESSION 145
6.7 DIE VERBINDUNG VON THEORIE UND DATEN DURCH PARAMETRISCHE
RATENMODELLE 157
6.8 RESIDUEN, AUSREISSER UND EINFLUSSREICHE FAELLE 183
6.9 MODELLE FUER GRUPPIERTE DATEN 188
7 SCHAETZUNG DER ANZAHL VON EREIGNISSEN: MODELLE FUER ZAEHLDATEN 193
8 MEHR ODER WENIGER: ORDINALE LOGISTISCHE REGRESSION 209
8.1 DARSTELLUNG DES MODELLS 209
8.2 MOTIVATION DES MODELLS 215
8.3 INTERPRETATION DER EFFEKTE 219
8.4 GENERALIZED ORDERED LOGIT 220
9 MULTINOMIALE LOGISTISCHE REGRESSION UND DEREN ERWEITERUNGEN 223 9.1
KONDITIONALE EFFEKTPLOTS 230
9.2 UNABHAENGIGKEIT VON IRRELEVANTEN ALTERNATIVEN 232
9.3 KONDITIONALES LOGIT-, MIXED-LOGIT- UND NESTED-LOGITMODELL. 238
9.4 MULTIVARIATES PROBIT-MODELL 253
10 ABGESCHNITTENE, ZENSIERTE UND SELEKTIVE DATEN: TOBIT-REGRESSION UND
HECKMAN-MODELL 255
10.1 T OBIT-REGRESSION 261
10.2 SAMPLE SELECTION BIAS: DAS HECKMAN-MODELL 269
10.3 SWITCHING-REGRESSION (ROY-MODEL) 276
11 LITERATUR 285
In den letzten 20 Jahren wurden in der sozialwissenschaftlichen Forschung
vermehrt Einflussfaktoren auf diskrete Zustände und im Zeitverlauf eintre¬
tende Ereignisse untersucht. Die für die statistische Analyse von Zuständen
und Ereignissen entwickelten Regressionsverfahren werden in diesem ein¬
führenden Lehrbuch anschaulich und anwendungsorientiert dargestellt. Der
Anspruch des Buches besteht darin, den Leserinnen und Lesern die Grund¬
prinzipien dieser fortgeschrittenen Regressionsverfahren verständlich zu
machen, Sie sollen durch einen möglichst leichten Einstieg in die Thema¬
tik zur Anwendung dieser Modelle angeregt werden, ohne dabei jedoch die
Komplexität der Verfahren aus dem Blick zu verlieren.
Der Inhalt
• Zustände und Ereignisse in den Sozialwissenschaften
t
Das generalisierte lineare Regressionsmodell
• Die binäre logistische Regression
t
Korrelier
te
Übergänge: Das "bivariate Probit-Modell
• Ereignisanalyse
I:
Zensierung, Sterbetafel und Kaplan-Meier-Schätzer
• Ereignisanalyse H: Regressionsmodelle
• Schätzung der Anzahl von Ereignissen: Modelle für Zähldaten
• Mehr oder weniger:
Ordinale
logistische Regression
•
Multinomials
logistische Regression und deren Erweiterungen
• Abgeschnittene, zensierte und selektive Daten: Tobit-Regression und
Heckman-Modell
Die Zielgruppen
Studierende und Dozierende der Soziologie,
Démographie,
Gesundheits¬
wissenschaften, Psychologie sowie Betriebs- und Volkswirtschaft |
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IMAGE 1
INHALT
1 EINLEITUNG. ZUSTAENDE UND EREIGNISSE IN DEN SOZIALWISSENSCHAFTEN 11 1.1
EREIGNISSE IN DER SOZIAL WISSENSCHAFTLICHEN FORSCHUNG 11 1.2 DIE
ERKLAERUNG VON ZUSTAENDEN 13
1.3 REGRESSIONSMODELLE FUER ZUSTAENDE UND EREIGNISSE: KATEGORIALE UND
ZENSIERTE DATEN 14
2 DAS GENERALISIERTE LINEARE REGRESSIONSMODELL 17
2.1 DAS LINEARE REGRESSIONSMODELL 17
2.2 NICHTLINEARITAET UND LINKFUNKTIONEN 21
2.3 GUETE DER MODELLANPASSUNG IN GENERALISIERTEN LINEAREN MODELLEN 25
2.3.1 MCFADDEN 28
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2.3.5 AIC UND BIC 33
2.3.6 LIKELIHOOD-RATIO-TEST 34
2.4 DIE MODELLE IM UEBERBLICK 35
3 BINAERE LOGISTISCHE REGRESSION 39
3.1 DAS LINEARE WAHRSCHEINLICHKEITSMODELL 39
3.2 DICHTEFUNKTION UND KUMULATIVE DICHTEFUNKTION 42
3.3 LOG ODDS, ODDS, WAHRSCHEINLICHKEITEN 47
3.4 ZWEIMAL KUMULATIVE LOGISTISCHE DICHTEFUNKTION ZUR VORHERSAGE VON
WAHRSCHEINLICHKEITEN 57
3.5 INTERPRETATION DER EFFEKTE 58
3.6 DAS PROBLEM DER VERGLEICHE DER KOEFFIZIENTEN UEBER UNTERSCHIEDLICHE
MODELLE HINWEG 69
3.7 DIAGNOSTIK 71
3.8 MAXIMUM-LIKELIHOOD UND MODELLANPASSUNG 75
4 KORRELIERTE ZUSTAENDE UND UEBERGAENGE: DAS BIVARIATE PROBIT-MODELL 79
5 EREIGNISANALYSE 1: ZENSIERUNG, STERBETAFEL UND KAPLAN-MEIER- SCHAETZER
87
5.1 MERKMALE VON EREIGNISDATEN 91
5.2 DER VERGLEICH VON SURVIVORFUNKTIONEN 92
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6 EREIGNISANALYSE II: REGRESSIONSMODELLE 107
6.1 BINAERE LOGISTISCHE REGRESSION ALS DISKRETES RATENMODELL 107 6.2
GRUNDLEGENDE KONZEPTE DER EREIGNISANALYSE FUER STETIGE ZEIT 114 6.3
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6.4 EXPONENTIALMODELL MIT ZEITVERAENDERLICHEN KOVARIATEN 132 6.5 MODELLE
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6.7 DIE VERBINDUNG VON THEORIE UND DATEN DURCH PARAMETRISCHE
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6.8 RESIDUEN, AUSREISSER UND EINFLUSSREICHE FAELLE 183
6.9 MODELLE FUER GRUPPIERTE DATEN 188
7 SCHAETZUNG DER ANZAHL VON EREIGNISSEN: MODELLE FUER ZAEHLDATEN 193
8 MEHR ODER WENIGER: ORDINALE LOGISTISCHE REGRESSION 209
8.1 DARSTELLUNG DES MODELLS 209
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8.3 INTERPRETATION DER EFFEKTE 219
8.4 GENERALIZED ORDERED LOGIT 220
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9.4 MULTIVARIATES PROBIT-MODELL 253
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11 LITERATUR 285
In den letzten 20 Jahren wurden in der sozialwissenschaftlichen Forschung
vermehrt Einflussfaktoren auf diskrete Zustände und im Zeitverlauf eintre¬
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und Ereignissen entwickelten Regressionsverfahren werden in diesem ein¬
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• Zustände und Ereignisse in den Sozialwissenschaften
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| spelling | Windzio, Michael 1970- Verfasser (DE-588)122404505 aut Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse eine Einführung Michael Windzio Wiesbaden Springer VS 2013 292 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Studienskripten zur Soziologie Regressionsanalyse (DE-588)4129903-6 gnd rswk-swf Empirische Sozialforschung (DE-588)4014606-6 gnd rswk-swf Ereignisdatenanalyse (DE-588)4132103-0 gnd rswk-swf (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content Empirische Sozialforschung (DE-588)4014606-6 s Ereignisdatenanalyse (DE-588)4132103-0 s Regressionsanalyse (DE-588)4129903-6 s DE-604 Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-531-18852-2 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016381814&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis Digitalisierung UB Augsburg - ADAM Catalogue Enrichment application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016381814&sequence=000004&line_number=0002&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Klappentext |
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