Likelihood-Quotiententests zur Modellidentifikation
- Die Grundlage dieser Arbeit bildet die Modellwahl, ein von vielen Autoren untersuchtes Teilgebiet der Regressionsanalyse. Aus einer gegebenen Klasse von Regressionsmodellen soll mit Hilfe statistischer Testverfahren dasjenige Modell ausgewählt werden, das einen vorliegenden Datensatz am geeignetsten beschreibt. Es werden zwei Testverfahren vorgestellt, der sogenannte Kontrasttest und der Likelihood-Quotiententest, wobei letzterer im Vordergrund der Untersuchungen steht. Insbesondere wird das asymptotische Verhalten der Likelihood-Quotiententeststatistik für den Fall untersucht, dass unter Gültigkeit der Nullhypothese einige Modellparameter nicht identifizierbar sind. Für beide Testverfahren werden die Eigenschaften zur Modelldiskriminierung erarbeitet und sowohl theoretisch als auch abschließend innerhalb einer Simulationsstudie miteinander verglichen.
Download full text files
Additional Services
| Author: | Stefanie Titoff |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-35126 |
| Referee: | Holger DetteORCiDGND, Frank BretzORCiDGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2012/07/25 |
| Date of first Publication: | 2012/07/25 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2012/06/22 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Likelihood-Quotienten-Test; Modellwahl; Nichtlineares mathematisches Modell; Regressionsanalyse; Asymptotische Verteilung |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
