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1 Einleitung.- 1.1 Multivariate Analyseverfahren - Ein Überblick.- 1.2 Verallgemeinerte lineare Modelle und ihre Realisierung in dem Programmpaket GLIM.- 1.3 Ein Anwendungsbeispiel.- 1.4 Gliederung dieses Buches und notwendige Vorkenntnisse.- 2 Spezifikation verallgemeinerter linearer Modelle: Theoretische Grundlagen.- 2.1 Struktur der verallgemeinerten linearen Modelle.- 2.2 Verteilungsannahmen bei verallgemeinerten linearen Modellen.- 2.3 Abhängigkeitsbeziehungen in verallgemeinerten linearen Modellen.- 2.4 Erklärende Variablen in verallgemeinerten linearen Modellen.- 2.5 Spezifikation verallgemeinerter linearer Modelle - Zusammenfassung an Hand des Beispiels.- 3 Überprüfung verallgemeinerter linearer Modelle: Theoretische Grundlagen.- 3.1 Schätzung der Regressionsparameter.- 3.2 Konfidenzintervalle der Regressionsparameter und Hypothesentests.- 3.3 Modellanpassung.- 3.4 Eigenschaften der Testverfahren.- 3.5 Multiple und partielle Bestimmtheitsmaße für verallgemeinere lineare Modelle.- 3.6 Analyse der Residuen.- 4 Anwendung verallgemeinerter linearer Modelle: Eine empirische Analyse beruflicher Wechsel.- 4.1 Metrische Zielvariablen: Statusänderungen bei Berufswechseln.- 4.2 Dichotome Zielvariablen: Abstiegsrisiko in verschiedenen Subgruppen.- 4.3 Polytome Zielvariablen: Verschiedene Arten von Tätigkeitswechseln.- 4.4 Diskrete Zielvariablen mit Individualdaten.- 4.5 Fortgeschrittene Anwendungen verallgemeinerter linearer Modelle.- 5 GLIM als Programmiersprache.- 5.1 Sprachdefinition.- 5.2 Dateneingabe und Druckausgabe.- 5.3 Datenmanipulation.- 5.4 Macros.- Statistischer Anhang.- Datenanhang.- Programmanhang.- GLIM: Kommandoübersicht.- Autorenregister.- Stichwortregister.
