2 Übungsaufgabe Parameterschätzung und Modellvergleiche

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2 Übungsaufgabe Parameterschätzung und Modellvergleiche

Welche der folgenden Aussagen sind falsch?

  1. Für die folgende Regression kann kein R^{2} sinnvoll zum Modellvergleich verwendet werden. Fehler beim Parsen (Lexikalischer Fehler): \begin{array}{rrll} \text{Level 1: \ } & E(Y\left|\, X,S,C\right.) & = & \tilde{\alpha}_{0}(X,S,C)\vspace{3pt}\\ \text{Level 2: \ } & \tilde{\alpha}_{0}(X,S,C) & = & \gamma_{00}+\gamma_{01}S+\gamma_{02}X\end{array}
  2. Beim Vergleich des Fits zweier HLM ist in SPSS der BIC dem AIC vorzuziehen, falls die Outcomevariable Missings und alle unabhängigen Variablen keine Missings aufweisen.
  3. Die Devianz ist die minus-zwei-fache Likelihood des Modells.
  4. Die ML-Schätzung ist ein zweistufiges Verfahren.
  5. Im Bezug auf die Schätzung für Varianzen und Kovarianzen der zufälligen Effekte kann man sagen, dass der REML-Schätzer asymptotisch unbiased, asymptotisch normalverteilt und asymptotisch effizient ist.


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