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Lineare Modelle

Theorie und Anwendungen
BuchKartoniert, Paperback
562 Seiten
Deutsch
Physica-Verlagerschienen am18.09.20022. Aufl.
Das Buch ist vor allem als begleitendes Lehrmaterial für Studenten, für die Forschung auf dem Gebiet der Linearen Modelle sowie für Dozenten und Studenten höherer Semester der Wirtschaftswissenschaften angelegt.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR74,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR33,26
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR39,99

Produkt

KlappentextDas Buch ist vor allem als begleitendes Lehrmaterial für Studenten, für die Forschung auf dem Gebiet der Linearen Modelle sowie für Dozenten und Studenten höherer Semester der Wirtschaftswissenschaften angelegt.
Zusammenfassung
Dieses Buch enthält die neuesten Entwicklungen auf dem behandelten Gebiet
Details
ISBN/GTIN978-3-7908-1519-1
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2002
Erscheinungsdatum18.09.2002
Auflage2. Aufl.
Seiten562 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht860 g
IllustrationenXVIII, 562 S. 2 Abb.
Artikel-Nr.10527518
Rubriken
GenreWirtschaft

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung.- 2. Beziehungen zwischen zwei Variablen.- 2.1 Einleitung-Beispiele.- 2.2 Darstellung der Verteilung zweidimensionaler Merkmale.- 2.3 Maßzahlen für den Zusammenhang zweier nominaler Merkmale.- 2.4 Rangkorrelationskoeffizient von Spearman.- 2.5 Zusammenhang zwischen zwei stetigen Merkmalen.- 3. Deskriptive univariate lineare Regression.- 3.1 Einleitung.- 3.2 Plots und Hypothesen.- 3.3 Prinzip der kleinsten Quadrate.- 3.4 Güte der Anpassung.- 3.5 Residualanalyse.- 3.6 Lineare Transformation der Originaldaten.- 3.7 Multiple lineare Regression und nichtlineare Regression.- 3.8 Polynomiale Regression.- 3.9 Lineare Regression mit kategorialen Regressoren.- 3.10 Spezielle nichtlineare Modelle.- 3.11 Zeitreihen.- 4. Das klassische multiple lineare Regressionsmodell.- 4.1 Deskriptive multiple lineare Regression.- 4.2 Prinzip der kleinsten Quadrate.- 4.3 Geometrische Eigenschaften der Kleinste-Quadrat-Schätzung.- 4.4 Beste lineare erwartungstreue Schätzung.- 4.5 Multikollinearität.- 4.6 Ökonometrische Gleichungen vom Regressionstyp.- 4.7 Klassische Normalregression.- 4.8 Prüfen von linearen Hypothesen.- 4.9 Varianzanalyse und Güte der Anpassung.- 4.10 Tests auf Parameterkonstanz.- 4.11 Die kanonische Form.- 4.12 Methoden zur Überwindung von Multikollinearität.- 4.13 Minimax-Schätzung.- 5. Modelle der Varianzanalyse.- 5.1 Varianzanalyse als spezielles lineares Modell.- 5.2 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 5.3 Vergleich von einzelnen Mittelwerten.- 5.4 Multiple Vergleiche.- 5.5 Rangvarianzanalyse im vollständig randomisiertenVersuchsplan.- 5.6 Zwei- und Mehrfaktorielle Varianzanalyse.- 5.7 Zweifaktorielle Experimente mit Wechselwirkung (Modell mitfesten Effekten).- 5.8 Zweifaktorielles Experiment in Effektkodierung.- 5.9 2k-faktoriellesExperiment.- 6. Exakte und stochastische lineare Restriktionen.- 6.1 Verwendung von Zusatzinformation.- 6.2 Die restriktive KQ-Schätzung.- 6.3 Schrittweise Einbeziehung von exakten linearen Restriktionen.- 6.4 Verzerrte lineare Restriktionen und MSE-Vergleich mit derKQS.- 6.5 MSE-Matrix-Vergleiche zwischen zwei verzerrten Schätzern.- 6.6 MSE-Matrix-Vergleich zwischen zwei linearen verzerrtenSchätzern.- 6.7 MSE-Vergleich zweier (verzerrter) restriktiver Schätzer.- 6.8 Stochastische lineare Restriktionen.- 6.9 Abgeschwächte lineare Restriktionen.- 7. Das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell.- 7.1 Einleitung.- 7.2 Optimale lineare Schätzungen von,Q.- 7.3 Aitken-Schätzung.- 7.4 Fehlspezifikation der Kovarianzmatrix.- 7.5 Heteroskedastie und Autoregression.- 8. Vorhersage von y im verallgemeinerten Regressionsmodell.- 8.1 Das Vorhersagemodell.- 8.2 Optimale inhomogene Vorhersage.- 8.3 Optimale homogene Vorhersagen.- 8.4 MSE-Matrix-Vergleiche zwischen optimalen und klassischenVorhersagen.- 8.5 Vorhersagebereiche.- 9. Sensitivitätsanalyse.- 9.1 Die Prediction-Matrix.- 9.2 Einfluss einer Beobachtung auf die Parameterschätzung.- 9.3 Grafische Methoden zum Prüfen von Modellannahmen.- 9.4 Maße auf der Basis des Konfidenzellipsoids.- 10. Modelle für kategoriale Responsevariablen.- 10.1 Generalisierte lineare Modelle.- 10.2 Kontingenztafeln.- 10.3 GLM für Binären Response.- 10.4 Logitmodelle für kategoriale Daten.- 10.5 Güte der Anpassung-Likelihood-Quotienten Test.- 10.6 Loglineare Modelle für Kategoriale Variablen.- 10.7 Der Spezialfall binärer Responsevariablen.- 10.8 Kodierung kategorialer Kovariablen.- 10.9 Erweiterungen für abhängige binäre Variablen.- 11. Regression bei unvollständigen Daten.- 11.1 Statistische Methodenbei fehlenden Daten.- 11.2 Missing-Data-Mechanismen.- 11.3 Fehlend-Muster.- 11.4 Fehlende Daten im Response.- 11.5 Fehlende Werte in der X-Matrix.- 11.6 Standardverfahren bei unvollständiger X-Matrix.- 11.7 Imputationsmethoden für unvollständige X-Matrizen.- 11.8 Annahmen über den Fehlend-Mechanismus.- 11.9 Regressionsdiagnostik zur Identifizierung von Nicht-MCAR Prozessen.- 11.10 Behandlung von nichtignorierbarem Nichtresponse.- 11.11 Weitere Literatur.- A. Matrixalgebra.- A.1 Einführung.- A.2 Spur einer Matrix.- A.3 Determinanten.- A.4 Inverse.- A.5 Orthogonale Matrizen.- A.6 Rang einer Matrix.- A.7 Spalten-und Nullraum.- A.8 Eigenwerte und Eigenvektoren.- A.9 Zerlegung von Matrizen (Produktdarstellungen).- A.10 Definite Matrizen und quadratische Formen.- A.11 Idempotente Matrizen.- A.12 Verallgemeinerte Inverse.- A.13 Projektoren.- A.14 Funktionen normalverteilter Variablen.- A.15 Differentiation von skalaren Funktionen von Matrizen.- A.16 Stochastische Konvergenz.- B. Tabellenanhang.- B.1 Verteilungsfunktion ?(z) der StandardnormalverteilungN(0,1).- B.2 Dichtefunktion ø(z) der N(0,1)-Verteilung.mehr