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Semi-nonparametric maximum likelihood estimation in the binary regression model
[journal article]

dc.contributor.authorGabler, Siegfriedde
dc.contributor.authorLaisney, Francoisde
dc.contributor.authorLechner, Michaelde
dc.date.accessioned2010-12-06T14:31:00Zde
dc.date.accessioned2012-08-30T06:48:37Z
dc.date.available2012-08-30T06:48:37Z
dc.date.issued1990de
dc.identifier.urihttp://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/20985
dc.description.abstract'Die in den Sozialwissenschaften, den Wirtschaftswissenschaften und der Biometrie bekanntesten Modelle für binäre abhängige Variablen sind das Probit- und Logitmodell. Als Verteilung der Fehlervariablen verwendet man dabei die Normalverteilung beziehungsweise die Logistische Verteilung. Beide Modelle liefern in der Regel ähnliche Schätzungen. Ist die Verteilung der Fehlervariablen schief, so führen Tests schnell zur Ablehnung beider Modelle. Beim Gallant-Nychka Ansatz wird die Verteilung geeignet approximiert. Neben den Parametern des Modells sind simultan die Parameter der Verteilung zu schätzen. Simulationen zeigen, daß die Schätzung bei normalverteilten Fehlervariablen fast genauso effizient wie im Probitmodell, jedoch viel besser bei Abweichungen von der Normalverteilung ist.' (Autorenreferat)de
dc.languagedede
dc.subject.ddcSozialwissenschaften, Soziologiede
dc.subject.ddcSocial sciences, sociology, anthropologyen
dc.titleSemi-Nichtparametrische Maximum-Likelihood Schätzung im binären Regressionsmodellde
dc.title.alternativeSemi-nonparametric maximum likelihood estimation in the binary regression modelen
dc.source.journalZUMA Nachrichtende
dc.source.volume14de
dc.publisher.countryDEU
dc.source.issue27de
dc.subject.classozErhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaftende
dc.subject.classozMethods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methodsen
dc.subject.thesozstatistical analysisen
dc.subject.thesozstatistische Analysede
dc.subject.thesozModellanalysede
dc.subject.thesozstatistischer Testde
dc.subject.thesozRegressionsanalysede
dc.subject.thesozregression analysisen
dc.subject.thesozSchätzungde
dc.subject.thesozstatistical theory of errorsen
dc.subject.thesozstatistical testen
dc.subject.thesozMethodede
dc.subject.thesozmethoden
dc.subject.thesozstatisticsen
dc.subject.thesozmodel analysisen
dc.subject.thesozStatistikde
dc.subject.thesozestimationen
dc.subject.thesozFehlertheoriede
dc.identifier.urnurn:nbn:de:0168-ssoar-209855de
dc.date.modified2010-12-07T10:01:00Zde
dc.rights.licenceDeposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitungde
dc.rights.licenceDeposit Licence - No Redistribution, No Modificationsen
ssoar.gesis.collectionSOLIS;ADISde
ssoar.gesis.collectionWGLde
ssoar.contributor.institutionGESISde
internal.status3de
internal.identifier.thesoz10035472
internal.identifier.thesoz10035485
internal.identifier.thesoz10043387
internal.identifier.thesoz10057920
internal.identifier.thesoz10036452
internal.identifier.thesoz10035432
internal.identifier.thesoz10035505
internal.identifier.thesoz10057146
dc.type.stockarticlede
dc.type.documentjournal articleen
dc.type.documentZeitschriftenartikelde
dc.rights.copyrighttde
dc.source.pageinfo49-53
internal.identifier.classoz10105
internal.identifier.journal360de
internal.identifier.document32
internal.identifier.ddc300
dc.subject.methodsdescriptive studyen
dc.subject.methodsGrundlagenforschungde
dc.subject.methodsdeskriptive Studiede
dc.subject.methodsbasic researchen
dc.description.pubstatusPublished Versionen
dc.description.pubstatusVeröffentlichungsversionde
internal.identifier.licence3
internal.identifier.methods2
internal.identifier.methods8
internal.identifier.pubstatus1
ssoar.wgl.collectiontruede
internal.check.abstractlanguageharmonizerCERTAIN
internal.check.languageharmonizerCERTAIN_RETAINED


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