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Meinel, Michael (2006): Nichparametrische, Semiparametrische und SUR-Modelle für stetige Longitudinaldaten. Dissertation, LMU München: Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics
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Abstract

Die Arbeit beschäftigt sich mit (Pseudo)-Likelihood-basierten Schätz-Methoden zur Analyse von marginalen Regressions-Modellen für Longitudinaldaten mit stetigem Response. Es werden drei neuartige Modelle entwickelt, die aufeinander aufbauen. Zunächst wird ein Regressions-Modell entwickelt, das neben einem nichtparametrischen Term auch multiplikative zeitabhängige Parameter und Varying-Coefficients-Terme beinhaltet. Im Anschluss wird das Modell um einen parametrischen Term erweitert, so dass ein semiparametrisches Modell entsteht. Desweiteren wird das Modell auf den Bereich der 'Seemingly-Unrelated-Regression'-Modelle (SUR) ausgeweitet.