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Hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodelle mit Nichtmetrischen Endogenen Variablen - Ulrich Kusters - Bog

Bag om Hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodelle mit Nichtmetrischen Endogenen Variablen

Im Buch wird das simultane ökonometrische Gleichungssystem, die klassische Faktorenanalyse und das LISREL-Modell durch die Formulierung eines integrierten Meß- und Strukturgleichungssystems für Indikatoren mit nichtmetrischen (ordinalen, dichotomen, ein- und zweiseitig zensierten) abhängigen Variablen verallgemeinert. Das hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodell schließt eine umfangreiche Teilmenge der bisher formulierten latenten Variablen- und Regressionsmodelle für nichtmetrische abhängige Variablen als Spezialfälle ein. Für die gesamte Modellklasse wird ein einheitliches numerisches mehrstufiges Schätzverfahren vorgeschlagen, das durch den Nachweis der starken Konsistenz und asymptotischen Normalität begründet wird.

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  • Sprog:
  • Tysk
  • ISBN:
  • 9783790803884
  • Indbinding:
  • Paperback
  • Sideantal:
  • 112
  • Udgivet:
  • 9. november 1987
  • Størrelse:
  • 244x170x7 mm.
  • Vægt:
  • 230 g.
  • 8-11 hverdage.
  • 13. december 2024
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Beskrivelse af Hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodelle mit Nichtmetrischen Endogenen Variablen

Im Buch wird das simultane ökonometrische Gleichungssystem, die klassische Faktorenanalyse und das LISREL-Modell durch die Formulierung eines integrierten Meß- und Strukturgleichungssystems für Indikatoren mit nichtmetrischen (ordinalen, dichotomen, ein- und zweiseitig zensierten) abhängigen Variablen verallgemeinert. Das hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodell schließt eine umfangreiche Teilmenge der bisher formulierten latenten Variablen- und Regressionsmodelle für nichtmetrische abhängige Variablen als Spezialfälle ein. Für die gesamte Modellklasse wird ein einheitliches numerisches mehrstufiges Schätzverfahren vorgeschlagen, das durch den Nachweis der starken Konsistenz und asymptotischen Normalität begründet wird.

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