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Alternative measures of the explanatory power of multivariate probit models with continuous or ordinal responses

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dc.creator Spiess, Martin
dc.creator Tutz, Gerhard
dc.date 2002
dc.date.accessioned 2013-10-16T06:59:14Z
dc.date.available 2013-10-16T06:59:14Z
dc.date.issued 2013-10-16
dc.identifier http://hdl.handle.net/10419/18275
dc.identifier ppn:354866583
dc.identifier.uri http://koha.mediu.edu.my:8181/xmlui/handle/10419/18275
dc.description In this paper R2-type measures of the explanatory power of multivariate linear and categorical probit models proposed in the literature are reviewed and their deficiencies are discussed. It is argued that a measure of the explanatory power should take into account the components which are explicitely modeled when a regression model is estimated while it should be indifferent to components not explicitely modeled. Based on this view three different measures for multivariate probit models are proposed. Results of a simulation study are presented designed to compare two measures in various situations and evaluate the BCa bootstrap technique for testing the hypothesis that the corresponding measure is zero and to calculate approximate confidence intervals. The BCa bootstrap technique turned out to work quite well for a wide range of situations, but may lead to misleading results if the true values of the corresponding measure is close to zero.
dc.description In diesem Beitrag werden in der Literatur vorgeschlagene R2-artige Maße der Erklärungskraft multivariater linearer und kategorialer Probitmodelle dargestellt und deren Nachteile diskutiert. Ausgehend von der Bedingung, dass ein solches Maß modellierte Komponenten eines Regressionsmodells berücksichtigen aber gleichzeitig indifferent gegenüber nicht modellierten Komponenten sein sollte, werden drei unterschiedliche Masse für multivariate Probitmodelle vorgeschlagen. Es werden Ergebnisse eines Simulationsexperimentes präsentiert, bei dem zwei der drei vorgeschlagenen Masse in verschiedenen Situationen verglichen werden und die BCa Bootstrap-Methode zur Testung der Hypothese, dass das entsprechende Maß gleich null ist und zur Berechnung approximativer Konfidenzintervalle evaluiert wird. Es zeigt sich, dass die BCa-Methode im Allgemeinen ordentliche Ergebnisse liefert, aber zu irreführenden Ergebnissen führen kann, wenn der "wahre" Wert des entsprechenden Maßes nahe bei null liegt.
dc.language eng
dc.publisher Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) Berlin
dc.relation DIW-Diskussionspapiere 291
dc.rights http://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen
dc.subject C52
dc.subject C35
dc.subject C33
dc.subject C15
dc.subject ddc:330
dc.subject Pseudo-R2
dc.subject Measure of explanatory power
dc.subject Multivariate probit model
dc.subject Panel model
dc.subject Simulation study
dc.subject Bootstrap confidence intervals
dc.subject Probit-Modell
dc.subject Schätztheorie
dc.subject Statistischer Test
dc.subject Theorie
dc.title Alternative measures of the explanatory power of multivariate probit models with continuous or ordinal responses
dc.type doc-type:workingPaper


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