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Goodness-of-Fit-Maße in linearen Regressions- und Logit-Modellen

  • Kartonierter Einband
  • 222 Seiten
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Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quan... Weiterlesen
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Beschreibung

Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.

Autorentext

Der Autor: Heribert Reisinger wurde 1968 in Wien geboren. Er studierte Betriebswirtschaftslehre an der Wirtschaftsuniversität Wien und promovierte im Jahre 1996. Seit 1992 ist er als Universitätsassistent am Lehrstuhl für Marketing an der Universität Wien tätig.



Klappentext

Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.



Inhalt

Aus dem Inhalt: Einfaches und multiples lineares Regressionsmodell - Qualitative Variablen und verallgemeinerte lineare Modelle - Binäres, multinominales und Nested-Logit-Modell - Multiples und korrigiertes Bestimmtheitsmaß - Pseudo-Bestimmtheitsmaße - Verwendung von Goodness-of-Fit-Maßen in der empirischen Marktforschung.

Produktinformationen

Titel: Goodness-of-Fit-Maße in linearen Regressions- und Logit-Modellen
Untertitel: Theorie und Anwendung in der empirischen Marktforschung
Autor:
EAN: 9783631307779
ISBN: 978-3-631-30777-9
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Lang, Peter GmbH
Genre: Management
Anzahl Seiten: 222
Gewicht: 291g
Größe: H211mm x B151mm x T13mm
Jahr: 1996
Auflage: Neuausg.

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