Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle
Dissertationsschrift
Zwei Themenkomplexe stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit: Nichtrekursive Modelle und lokale Identifizierbarkeit. Bei den nichtrekursiven Modellen geht es um die Frage, ob auch bei Abschwächung der üblichen Annahme eines in der Zeit konstanten Fehlers...
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Produktinformationen zu „Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle “
Klappentext zu „Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle “
Zwei Themenkomplexe stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit: Nichtrekursive Modelle und lokale Identifizierbarkeit. Bei den nichtrekursiven Modellen geht es um die Frage, ob auch bei Abschwächung der üblichen Annahme eines in der Zeit konstanten Fehlers "Konvergenz" eintritt, wie der "Grenzzustand" mit den Ausgangsbedingungen zusammenhängt, und ob er modellierbar ist. Zur lokalen Identifizierbarkeit können auf der Grundlage einer Diskussion der geometrischen Struktur des Parameterraumes einige globale Aussagen gewonnen werden. An Beispielen wird ausführlich gezeigt, wie inhaltlich sinnvolle Restriktionen im Rahmen von LISREL durch unkonventionelle Modellierung realisiert werden können.
Inhaltsverzeichnis zu „Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle “
Aus dem Inhalt: Grundbegriffe - Nichtrekursive Modelle - Modelle mit "stochasitischem" Fehler - Geometrische Struktur des Parameterraums - Lokale Identifizierbarkeit.
Bibliographische Angaben
- Autor: Johannes Andres
- 1990, Neuausg., 319 Seiten, Maße: 15,1 x 21,1 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Peter Lang
- ISBN-10: 3631424868
- ISBN-13: 9783631424865
- Erscheinungsdatum: 01.01.1990
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