Robuste Regression : Ein Marktforschungsansatz zur Analyse von Datensätzen mit Ausreissern
Journal
Marketing: Zeitschrift für Forschung und Praxis (ZFP)
ISSN
0344-1369
Type
journal article
Date Issued
2009
Author(s)
Abstract (De)
Datensätze mit Ausreissern stellen ein verbrei- tetes Problem dar, mit dem sich Marktfor- scher häufig konfrontiert sehen. Die OLS-Re- gression als häufig verwendete Methode rea- giert besonders anfällig auf den Einfluss von Ausreissern bei der Schätzung von Modellpa- rametern. Bislang hat sich jedoch kein Ver- fahren etabliert, das einen adäquaten Um- gang mit solchen Beobachtungswerten er- laubt. Dieser Aufsatz vergleicht anhand einer Datensimulation und zweier realer Datensät- ze die neusten Entwicklungen der gegenüber Ausreissern robusten Regressionsverfahren. Auf dieser Grundlage lässt sich mit der MM-Schätzung ein Verfahren für die prakti- sche Anwendung vorschlagen, das beson- ders günstige Eigenschaften im Vergleich zur klassischen OLS-Regression aufweist.
Language
German
HSG Classification
contribution to scientific community
Refereed
No
Publisher
Beck
Publisher place
München
Volume
31
Number
2
Start page
101
End page
116
Pages
16
Subject(s)
Division(s)
Eprints ID
52909