| Lehrinhalte |
Verteilungs-und Strukturannahme des Verallgemeinerten Linearen Modells
Link- und Responsefunktion
Probit, Logit und komplementäres log-log-Modell, loglineares Poissonmodell,
mehrkategoriales Logit-Modell
Parameterschätzung (ML-Schätzer, Score-Funktion, numerische Optimierungsverfahren, Existenz, Eindeutigkeit und asymptotische Eigenschaften der Schätzer)
Testen linearer Hypothesen; Modellsuche, Anpassungsgüte
|
| Literatur |
Skriptum
Fahrmeir L., Kneib T., Lang S. and Marx B., Regression. Models, Methods and Applications. Springer, 2013
|
