Zusammenfassung
Bisher wurden nur die klassischen linearen Regressionsmodelle betrachtet, in denen die Modelle einen normalverteilten Fehler voraussetzten. Es gibt eine Reihe von Ansätzen, welche die Annahmen über die Fehler erweitern. So kann etwa eine alternative Verteilung angenommen werden, wie in der Probit Analysis, wo wir von bivariat verteiltem Y ausgehen.
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Ortner, T. (2015). Generalized Linear Models. In: Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger. BestMasters. Springer Spektrum, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-08396-0_6
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-08396-0_6
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