Generalisierte Lineare Modelle mit zufälligen Effekten und variierenden Koeffizienten

Funck-Hüsges, Claudia Beate

Generalisierte Lineare Modelle mit zufälligen Effekten und variierenden Koeffizienten

dc.contributor.advisor	Tutz, Gerhard	en
dc.contributor.author	Funck-Hüsges, Claudia Beate	en
dc.contributor.grantor	Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik	en
dc.date.accepted	2001-12-03
dc.date.accessioned	2015-11-20T14:42:46Z
dc.date.available	2002-04-19T12:00:00Z
dc.date.issued	2002-04-19
dc.date.submitted	2002-04-19
dc.description.abstract	Generalisierte Lineare Modelle sind ein vielverwendetes Instrumentarium für die Durchführung von Zusammenhangsanalysen, die beispielsweise bei den Auswertungen von medizinischen oder sozialökonomischen Studien verwendet werden. In vielen Studien werden die Beobachtungseinheiten über einen längeren Zeitraum betrachtet. Es liegt somit einerseits eine gruppen- und/oder individuenspezifische Datenstruktur vor und andererseits muss auch ein möglicher zeitlicher Einfluss berücksichtigt werden. In der vorliegenden Arbeit werden verschiede Modellansätze vorgestellt, die den gruppen- bzw. individuenspezifischen Einfluss durch die Aufnahme von zufälligen Effekten berücksichtigen und gleichzeitig einen zeitlichen Einfluss durch die Betrachtung von zeitvariierenden Koeffizienten ermöglichen. Das in der Arbeit erstmals vorgestellte Verfahren zur Schätzung der Parameter in dieser Modellklasse ist der Lokale Likelihoodansatz mit zufälligen Effekten. Bei diesem Ansatz werden durch eine Kernfunktion die einzelnen Beobachtungen in Abhängigkeit des betrachteten Beobachtungszeitpunktes unterschiedlich gewichtet, so dass durch die Wahl des Glättungsparameters der Kernfunktion ein sehr flexibeler Glättungsansatz möglich ist. Der optimale Glättungsparameter kann durch Kreuzvalidierung, die jedoch mit großem Rechenaufwand verbunden ist, bestimmt werden. Der Vorteil des flexiblen Lokalen Likelihoodansatzes gegenüber parametrischen und semi-parametrischen Ansätzen wird in verschiedenen Anwendungsbeispielen dargestellt. Denn wird keine dem Modell entsprechende parametriche Form gewählt, so können sehr leicht falsche Rückschlüsse getroffen werden. Ein einfacher Ansatz für die Berücksichtigung von zeitvariierenden Koeffizienten und zufälligen Effekten ist die Verwendung des vollen Modells. Bei diesem Ansatz kann durch den modellbedingten Aufbau der Designmatrix nur eine geringe Anzahl von betrachteten Zeitpunkten berücksichtigt werden. Da sonst in der Regel numerische Probleme bei der Bestimmung der Parameterschätzungen entstehen, kann dieser Modellansatz in der Praxis nur sehr beschränkt eingesetzt werden. In den Simulationsstudien und Anwendungsbeispielen hat sich gezeigt, dass der Lokale Likelihoodansatz, der durch die Aufnahme von zufälligen Effekten erweitert wurde, von allen in dieser Arbeit betrachteten Modellansätzen am besten geeignet ist. Der zugehörige Algorithmus, der neben den Parameterschätzungen auch die Bestimmung der Varianzen der Parameterschätzungen ermöglicht, stellt somit eine Bereicherung zu den bereits bekannten Verfahren dar.	de
dc.description.abstract	In clinical or epidemiological studies the response variables and a set of covariates often are measured repeatedly over time. Usually it is assumed that the effects of covariates upon the dependent variable do not depend on time. However, if the effects vary, one has to account for the variation using e.g varying coefficient models. On the other hand repeated observations are made on the same individual, or on individuals from a common group, a family, a litter or even a political, geographical or administrative unit, the response variables will usually be correlated. One approach to account for correlation and heterogeneity is a random coefficient model.	en
dc.identifier.uri	urn:nbn:de:kobv:83-opus-2201
dc.identifier.uri	https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/615
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-318
dc.language	German	en
dc.language.iso	de	en
dc.rights.uri	http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/	en
dc.subject.ddc	310 Sammlungen allgemeiner Statistiken	en
dc.subject.other	Generalisierte Lineare Modelle	de
dc.subject.other	lokale Likelihood	de
dc.subject.other	Messwiederholungen	de
dc.subject.other	Zeitreihenanalyse	de
dc.subject.other	zufällige Effekte	de
dc.subject.other	variierende Koeffizienten	de
dc.subject.other	Generalized linear models	en
dc.subject.other	Local Likelihood	en
dc.subject.other	Repeated Measurements	en
dc.subject.other	Longitudinal Data	en
dc.subject.other	Random effect models	en
dc.subject.other	Varying coefficients	en
dc.title	Generalisierte Lineare Modelle mit zufälligen Effekten und variierenden Koeffizienten	de
dc.title.translated	Generalized linear models with random effects and varying coefficients	en
dc.type	Doctoral Thesis	en
dc.type.version	publishedVersion	en
tub.accessrights.dnb	free	*
tub.affiliation	Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik	de
tub.affiliation.faculty	Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik	de
tub.identifier.opus3	220
tub.identifier.opus4	225
tub.publisher.universityorinstitution	Technische Universität Berlin	en

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