Zusammenfassung
Im vorhergehenden Kapitel wurde gezeigt, wie sich im Rahmen der nichtparametrischen Regression der Einfluss einer metrischen Kovariablen z auf die Zielvariable y ohne Vorgabe einer restriktiven funktionalen Form des Effekts f(z) flexibel modellieren und schätzen lässt, und wie man die Konzepte für zwei metrische Kovariablen (z 1, z 2) oder eine geografisch-räumliche Lokationsvariable s erweitern kann. Wie wir in Kapitel 3 und vielen Beispielen, etwa zum Mietspiegel, zur Unterernährung in Afrika, zum Kredit-Scoring und zur Patenterteilung gesehen haben, liegt in Anwendungen häufig folgende Situation vor: Für einen Teil der Kovariablen lässt sich der Einfluss auf die Zielvariable adäquat durch einen linearen Prädiktor beschreiben.
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Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. (2009). Strukturiert-additive Regression. In: Regression. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01837-4_8
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