Überprüfung Verallgemeinerter Linearer Modelle: Theoretische Grundlagen

Zusammenfassung

Nachdem wir im letzten Kapitel die theoretischen Grundlagen erarbeitet haben, um ein konkretes GL Modell zu spezifizieren, beschäftigen wir uns in diesem Abschnitt mit der Frage, wie dieses Models mit Hilfe empirischer Daten überprüft werden kann. Bekannt sind uns also:

• a) das abhängige Merkmal y_i (vgl. Gleichung 2.1), dessen systematische Komponente wir erklären Möchten und über dessen Fehlerkomponente wir

• b) eine Verteilungsannahme machen (vgl. Gleichung 2.6).

• c) Die unabhängigen Merkmale x_ij, die wir zur Erklärung heranziehen möchten (vgl. linearer Prädiktor 2.3) und schließlich

• d) das Abhängigkeitsmodell, das die systematische Komponente μ_i des abhängigen Merkmals mit den unabhängigen Merkmalen verknüpft (vgl. Verbindungsfunktion 2.4).