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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

28. Quantilsregression

verfasst von : Wolfgang Kohn, Riza Öztürk

Erschienen in: Statistik für Ökonomen

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Die Kleinst-Quadrate Regression hat den Nachteil, dass Werte, die eine große Abweichung zum Mittelwert aufweisen, einen überproportionalen Einfluss auf das Regressionsergebnis ausüben (Abschn. 16.4, Hebelwerte und Abb. 28.1). Dies liegt an der quadratischen Schätzfunktion. Die Quantilsregression ist gegenüber Extremwerten in der Stichprobe unempfindlicher (robuster), aber mit dem Nachteil verbunden, dass keine Formel wie bei dem Kleinst-Quadrate Ansatz zur Berechnung der Parameter existiert.

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Metadaten
Titel
Quantilsregression
verfasst von
Wolfgang Kohn
Riza Öztürk
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-64754-7_28