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- W200621618 abstract "Ausgehend vom klassischen linearen Modell werden Regressionsmethoden fur Datenstrukturen dargestellt, bei denen die Standardannahmen (Unabhangigkeit, normalverteilte Fehler und konstante Varianz) nicht erfullt sind. Last man die Response- variable aus einer Exponentialfamilie zu, so erhalt man die Klasse generalisierter linearer Modelle (GLM). Dies erlaubt, den Erwartungswert von verschiedensten stetigen und diskreten Responsevariablen (z.B. Anteile, Haufigkeiten, etc.) uber eine fixe Kovariatenstruktur zu modellieren. Hebt man zusatzlich die Notwendigkeit auf, eine Verteilung aus Exponentialfamilien spezifizieren zu mussen, erhalt man Quasi-Likelihood Modelle, bei denen nur mehr eine Beziehung zwischen Erwartungswert und Varianz festgelegt werden mus. Die Berucksichtigung einer Korrelationsstruktur fuhrt zu verallgemeinerten Schatzgleichungen, d.h. es konnen auch Longitudinaldaten ohne besondere Verteilungsannahmen analysiert werden. Ziel der Arbeit ist es, diese Methoden und ihre statistischen Eigenschaften vorzustellen und anhand eines Beispiels (Uberdispersion bei wiederholt gemessenen binomialen Anteilen) ihre Bedeutung in der biometrischen Praxis zu illustrieren." @default.
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