Lineare Modelle zur Analyse von Paneldaten

Autor*innen

• Gerhard Arminger

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• 227 Seiten
• 8 Lesestunden

• Sozialwissenschaften

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Inhaltsverzeichnis 1. Statistische Modellbildung für Paneldaten 1.1 Allgemeine Bemerkungen 1.2 Fehlspezifikation im linearen Modell 1.3 Dynamik und unbeobachtete Heterogenität 1.4 Modellklassen zur Analyse von Paneldaten 1.5 Wahl des Beispieldatensatzes und der Analyseprogramme 2. Schätzung von Kovarianzstrukturmodellen 2.1 Modellformulierung 2.2 Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung 2.3 Schätzung aus Mittelwertmodellen 2.4 Das Instrumentvariablenprinzip 3. Beschreibung des Beispieldatensatzes 4. Behandlung fehlender Daten 4.1 Statistische Voraussetzungen 4.2 Schätzung der Erwartungswerte und der Kovarianzmatrix bei fehlenden Daten 5. Statische Modelle 5.1 Einfache statische Modelle 5.2 Statische Modelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen 5.3 Statische Modelle mit Autokorrelation 6. Statische Modelle mit latenten Variablen 6.1 Einfache statische Modelle mit latenten Variablen 6.2 Statische latente Variablenmodelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen 6.3 Latente Variablenmodelle mit Autokorrelation der Fehler im Strukturgleichungsmodell 7. Dynamische Modelle 7.1 Einfache dynamische Modelle 7.2 Dynamische Modelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen 7.3 Analyse von Paneldaten mit ungleichen Wellenabständen 8. Dynamische Modelle mit latenten Variablen 8.1 Einfache dynamische latente Variablenmodelle 8.2 Dynamische latente Variablenmodelle mi

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 1990
• Einband: Paperback