| Meinel, Michael (2006): Nichparametrische, Semiparametrische und SUR-Modelle für stetige Longitudinaldaten. Dissertation, LMU München: Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics |
Preview |
PDF
diss_meinel_online.pdf 3MB |
DOI: 10.5282/edoc.5091
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.
| Item Type: | Theses (Dissertation, LMU Munich) |
|---|---|
| Keywords: | Marginale Modelle, Likelihood-basierte Schätzmethoden, nichtparametrische Modellierung, semiparametrische Modellierung, SUR-Modelle |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Faculties: | Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics |
| Language: | German |
| Date of oral examination: | 12. January 2006 |
| 1. Referee: | Heumann, Christian |
| MD5 Checksum of the PDF-file: | adae8d31d9e11f051288a986c8f7faf6 |
| Signature of the printed copy: | 0001/UMC 15285 |
| ID Code: | 5091 |
| Deposited On: | 10. Apr 2006 |
| Last Modified: | 24. Oct 2020 09:39 |
Repository Staff Only: item control page
