Diskussion:Lineare Paneldatenmodelle

message: Könnte man den Artikel nicht besser in zwei Artikel aufteilen. Beide Modelle sind zwar eng verwandt, aber nicht identisch. Außerdem gibt es für beide Effekte auch deutsche Namen, sodass denglischen Stilblüten wie "Random-effects-Modell" leicht vermieden werden können. Auch "Modell" ist im Lemma verzichtbar. 85.178.186.249 21:39, 11. Nov. 2011 (CET)
replies: text: Ich arbeite gerade an einer Überarbeitung/Neufassung des Artikels und wollte mich bisher am bisherigen Lemma orientieren und beides hier einstellen. Der Vorteil ist, dass ich die einleitende Darstellung zu OLS in Paneldatensätzen nur einmal schreiben brauche und dass man wahrscheinlich deutlicher herausarbeiten kann, welches Modell welchen Vorteil bietet, wenn man sie beide "auf der gleichen Seite" hat. Ich könnte aber auch mit einer Aufteilung leben. Mein Vorschlag zur Güte wäre: Ich fahre erst einmal mit der Überarbeitung fort (im Moment gibt es ohnehin nicht viel aufzuteilen ;) ), und danach schauen wir uns mal an, was mehr Sinn macht. Falls du etwas beitragen kannst und willst, bist du natürlich herzlich eingeladen! Viele Grüße,--SEM 22:00, 11. Nov. 2011 (CET)
replies: text:  Inzwischen habe ich weiter nachgedacht: Ich denke, du hast Recht, eine Trennung wäre besser. Werde das in den nächsten Tagen in Angriff nehmen (aus technischen Gründen wahrscheinlich nach der Überarbeitung).Gruß,--SEM 20:19, 13. Nov. 2011 (CET)
replies: text:  Danke für die tollen Ergänzungen. Zur Trennung gebe ich allerdings noch between-effects-Modelle zu bedenken. (z.B. hier --Zulu55 09:05, 14. Nov. 2011 (CET)
replies: text:  Dankeschön! Hm ja, der Between-Effects-Schätzer sollte dann auch noch eingebaut werden, und der Hausman-Test eigentlich auch. Hm... ich denke, ich fahre erst mal weiter fort und erweitere den Artikel, und dann schauen wir mal, ob die Trennung wirklich besser ist. Also zurück zu Plan A, sozusagen ;) Gruß,--SEM 09:44, 14. Nov. 2011 (CET)

text:  So, ich bin inzwischen fertig. Im Moment tendiere ich dazu, dass besser beide Modelle in einem Artikel beschrieben werden sollten, da doch einiges klarer wird (z.B. der Hausman-Test). Aber ich bin offen für Kommentare und andere Vorschläge. Ich würde aber eine Verschiebung zu entweder Fixed- und Random-Effects oder Fixed- und Random-Effects-Modell anregen, das würde das Lemma weniger sperrig machen und ist in der Schreibung konsistent mit z.B.  Grüße,--SEM 23:04, 23. Nov. 2011 (CET)
thread_title:  Trennung 

message: Dei Informationen zu den Modellen sollten aus Paneldatenanalyse (vorerst) hierher übertragen werden. Dort sind zusätzlich auch noch dynamische Modelle beschrieben. --Zulu55 09:54, 21. Nov. 2011 (CET)
replies: text: Danke fuer den Hinweis, werde es bei meiner weiteren Bearbeitung beruecksichtigen. Gruesse,--SEM 12:31, 21. Nov. 2011 (CET)
replies: text:  Vieleicht sollte das Ganze auch in Panelmodell und Mehrebenenmodell umbenannt werden, um weitere zukünfitge Redundanzen mit Mehrebenenmodellen zu vermeiden. --Zulu55 13:44, 21. Nov. 2011 (CET)
thread_title:  Redundanzen zu [[Paneldatenanalyse]] 

message: Im Zusammenhang mit medizinischen Studien (bzw. Meta-Analysen) habe ich mich für eine Erklärung zu dem "fixed effect model" bzw. "random effects" interessiert. Dieser Artikel hier scheint zwar eine hübsche Zusammenfassung aus einem komplizierten mathematischen Werk zu sein, irgendwelche Erklärungen zur praktischen Verwendung (im wohl grössten Anwendungsgebiet) wird nicht gegeben. Des weiteren vermisse ich die Vermittlung eines Konzepts, welches über die mathematische Syntax hinausgeht. Für Personen, welche sich während des Studiums nicht intensiv mit Mathematik und Statistik auseinandergesetzt haben (und das ist wohl die grosse Mehrheit der Wikipedia-Leser), sind die hier aufgefürten Erklärungen unbrauchbar und verwirren mehr, als sie erklären können.
-- 193.5.216.100 09:45, 13. Dez. 2011 (CET)
replies: text: Danke für deinen Kommentar. Nach Überfliegen des englischen Artikels zur Meta-Analyse scheint mir, dass das Problem eher darin liegt, dass die gleichen Wörter bei Paneldaten- und Metaanalysen etwas anderes bedeuten und dass der Artikel hier bisher nicht auf Metaanalysen eingeht. Ich werde mal versuchen, etwas dahingehend zu ergänzen in den nächsten Tagen und Wochen.Gruß,--SEM 10:25, 13. Dez. 2011 (CET)
thread_title:  Für Nicht-Mathematiker unbrauchbar 

message: Normalerweise hätte ich diesen Artikel sofort zur Löschung vorgeschlagen, da der Inhalt nur für Extrem-Spezialisten verständlich ist. Ich erkenne aber die gute Absicht des Hauptautors durch die Meldung auf der 3M und biete daher meine Hilfe bei der Übersetzung des Artikels ins Deutsche an. Fangen wir also an:
#Jemand, der FREM versteht, braucht diesen Artikel nicht. Brauchen tun ihn nur Leute, die es nicht verstehen. Das entspricht im Allgemeinen dem Hauptnutzen von Wikipedia.
#Jemand, der FREM nicht versteht, braucht mindestens 10 weitere Erklärungen, um den Einleitungstext zu verstehen. ABER:"Die Wikipedia ist eine allgemeine Enzyklopädie und kein Fachbuch und sollte ... so allgemeinverständlich wie möglich sein, aber das jeweilige Thema in angemessener Breite und Tiefe darstellen, und den Zugang zum Thema so einfach wie möglich gestalten (besonders in der Definition und Einleitung, da diese im Allgemeinen zuerst gelesen werden)".
... dieses bietet dieser Artikel nicht - darüber sind wir uns sicherlich einig. Versuchen wir also, den Artikel zu übersetzen - dazu biete ich folgende Herangehensweise an:
*Ich (Friedrich Graf) bin Fotograf, Systemadministrator, Lehrausbilder und programmiere einige Dinge. Mein Problem: ich verstehe noch nicht einmal, worum es in diesem Artikel geht, Wenn also ich, als überdurchschnittlich gebildeter Leser, dieses nicht verstehe, wie geht es den anderen?
Erkläre mir daher bitte, worum es im Artikel geht. Danach konnen wir den Artikel "Stück für Stück" ins Deutsche übersetzen. --Friedrich Graf 14:20, 7. Jan. 2012 (CET)
replies: text: Hallo Friedrich und vielen Dank für deine Beteiligung: Nur eine Bitte: Könnten wir die Diskussion hierüber bitte in der Reviewdiskussion weiterdiskutieren? Dort wird bereits über den Artikel und über eine verständlichere Einleitung diskutiert, und da sich dort auch ein paar andere beteiligt haben, wäre es in meinen Augen einfacher, die Diskussion dort fortzuführen. Gruß,--SEM 15:16, 7. Jan. 2012 (CET)

text: Ich sehe nicht, wie hier Interessen durcheinander geworfen werden: Ziel des Reviews war/ist die Vorbereitung einer Lesenswert-Kandidatur, wozu auch die Laienverständlichkeit/ OMA-Tauglichkeit gehört. Die 3M ergab sich aufgrund des Reviews da wir bei der Formulierung der Einleitung in der Diskussion nicht weiterkamen- die 3M-Anfrage bezog sich vor allem auf die Einleitung (siehe meine Formulierung dort). Was du mit "Bestätigung von Fachkollegen" meinst, weiß ich nicht. Selbstverständlich habe ich Interesse daran, dass der Artikel verstanden wird, ich verstehe aber ehrlich gesagt nicht ganz, warum das nicht im Review geschehen kann, wo es auch noch andere Diskutanten gibt, die, wie z.B. der IP-Diskutant, ein ähnliches Anliegen haben wie du. Viele Grüße,--SEM 18:28, 7. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Unverständlich 

message: #Läßt sich dieses "Nachbildung von Wirkmechanismen" konkretisieren?Mir ist bewußt, das es bei mathematischen Modellen eher um die Verallgemeinerung geht.  Aber hier geht es um die Anwendung (beispielsweise) bei Sozialwissenschaften. Deren Bandbreite wiederum ist so groß, das es hier sicherlich konkreter geht (Gegenfrage:  können mit den Modellen des Lemma schulpädagogische Fragen beantwortet werden? Sicherlich nicht.)?!
#"Unter bestimmten Voraussetzungen" - läßt sich das für einen Laien konkreter machen? Beispielsweise in diesem Sinne: "Unter der Voraussetzung, das in einer komplexen Sozialsituation einzelne Elemente voneinander klar zu trennen und mathematisch präzise dargestellt werden können, kann die folgende Formel ..."
Die restlichen Fragen später. --Friedrich Graf 20:56, 9. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Konkrete Fragen 

message: Die Grenzen sollten vielleicht eher im Artikel Paneldatenanalyse erläutert werden. Generell gilt: Kausalität lässt sich nur bedingt abbilden: 
* Ein deutliches Defizit gegenüber Experimenten ist das unvermögen, bei einem Effekt nachzuweisen, dass die Veränderung einer unabhängigen Variable wirklich die Ursache ist. Beispiel aus der Schulpädagogik: Im Jahr 2000 haben die Schüler einer Schule die den Notendurchschnitt von 3,0. Es wird im Jahr 2001 ein neues Lehrverfahren eingeführt und beibehalten (z.B. späterer Schulbeginn). Im Jahr 2001 haben die Schüler einen Notendurchschnitt von 2,5, und im nächsten Jahr von 2,0. Auch auf Individualebene ließe sich nun im Beispiel dank der verwendeten Paneldatenanalyse nachweisen, dass jeder Schüler besser wird (es wäre ja bei der Querschnittsbetrachtung möglich gewesen, dass nur wenige Schüler sehr viel besser werden und so den Schnitt anheben). Die Paneldatenanalyse würde nun i. d. R. so interpretiert werden, dass ein kausaler Effekt von der neuen Lehrmethode auf die bessren Noten besteht. Das muss aber nicht sein: 
** Es könnte eine nicht gemessene Drittvariable verantwortlich sein, die gleichzeitig mit der neuen Lehrmethode auftrat, etwa das die Schule mehr Geld bekommen hat, und daher neue Bücher angeschafft wurden, die für die Schüler viel besser verständlich sind.
** Es könnte sogar so sein, dass der kausale Effekt umgekehrt ist: Durch Verbesserung der Leistungen hat sich die Schule als dankeschön überlegt, den Schulbeginn morgens etwas später zu starten. D.h.: Ohne inhaltliche Ahnung kann man mit der Paneldatenanalyse viel Unsinn treiben.
* Der Vorteil gegenüber Experimenten liegt in der Praxisnähe. Viele sozialwissenschaftliche Sachverhalte lassen sich nicht im Experiment nachbilden, da die Konstanthaltung exogener Faktoren einen zu großen Einschnitt in das Leben der betroffen Menschen darstellen würde. Siehe auch Quasi-Experiment, Forschungsdesign, Experimentelle Ökonomik, Experimentelle Psychologie  (und evtl. Menschenversuch)--Zulu55 09:21, 10. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Grenzen - und Vorteile gegenüber [[Experiment]]en

message: So, damit wir (damit meine ich vor allem Benutzer:Zulu55, Benutzer:Friedrich Graf und ich, ggfs. andere) sich besser koordinieren können, habe ich einmal das Review beendet, hier archiviert und schlage vor, die Diskussion nun konzentriert hier fortzuführen. Friedrichs Einleitungsvorschlage habe ich einmal wieder eingefügt; ich habe ihn allerdings ein wenig umformuliert (man wertet Daten aus, keine Werte); insbesondere der letzte Satz stieß mir auf: 
Fixed-Effects- und Random-Effects-Modelle sind mathematische Hilfsmittel, mit denen statistische Werte ausgewertet werden können. Diese spezielle Art der Auswertung wird hauptsächlich in den Sozial-und Wirtschaftswissenschaften verwendete. Der Unterschied zu anderen Methoden liegt in der hohen Qualität der errechneten Daten.
"Qualität der errechneten Daten" ist ein recht unbestimmter und unspezifischer Begriff; zudem kann er so auch als falsch bezeichnet werden, da nicht klar wird, gegenüber was die Qualität besser ist. Hier sollten wir also noch ein wenig feilen. Was die Arbeitsweise angeht, würde ich Zulu55 gerne widersprechen und denke, dass Friedrich seine Bearbeitungen erst einmal im Artikel fortsetzen soll; wir können ja dann ggfs. immer noch revertieren oder ändern. Gruß,--SEM 20:15, 10. Jan. 2012 (CET)
replies: text: Zwei kleine Verbesserungsvorschläge: Bei der Vorstellung der Formel des RE-Modells sollte gleich deutlich gesagt, welche Variablen beobachtet und welche geschätzt werden sollen, und bei der Formel für den RE-Schätzer sollte man angeben, was X bedeutet. -- HilberTraum 21:50, 10. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Weitere Überarbeitung 

message: Warum ist denn nun wieder an der im Review entstandenen Einleitung herumgedoktert worden? Die alten Fehler sind wieder drin. Es fängt schon damit an: Fixed-Effects- und Random-Effects-Modelle sind mathematische Hilfsmittel, mit denen statistische Daten ausgewertet werden können. Daher nochmal: Nicht die Modelle werten Daten aus, sondern vielmehr die Schätzer. Die Schätzer bestimmen die Parameter der in diesem Fall linearen Modelle - deren Koeffizienten also - anhand unvollständiger, endlicher und fehlerbehafteter multivariater (Mess)Daten bzw. Beobachtungen. Das Besondere an den Schätzern hier scheint zu sein (hab mich nicht näher damit beschäftigt), dass die Daten vor der Schätzung iwie transformiert und dann die Parameter tatsächlich rückgerechnet werden können (?). Fixed- und Random-Effects-Modelle scheinen sich lediglich dadurch zu unterscheiden, wie man mit Modellungenauigkeiten umgeht. Entweder schätzt man wie beim FEM mehr Parameter (was zu numerischen Problemen führen kann), oder man modelliert den Anteil des "Kleinkrams" (z.B. Kopplungen, schnelle Fluktuationen oder einfach nur Unbekanntes) als Rauschen wie beim REM womit man sich aber logischerweise größere Schätzungenauigkeiten für die Modellparameter einfängt. Vielleicht können wir das erstmal klären, bevor am Artikel weitergearbeitet wird? Danke! 79.193.34.82 11:17, 15. Jan. 2012 (CET)
replies: text: Stimmt, du hast Recht, der Lapsus mit dem Modell ist leider wieder reingekommen, sorry, das ist mir ebenfalls im Laufe der Diskussion entfallen. Dein Einwurf ist aber selbstverständlich korrekt, ebenso deine Ausführungen zu Schätzer. Das Besondere an diesen Schätzern ist hier in der Tat die Transformation; für Beta muss dabei nicht einmal etwas zurückgerechnet werden, schon das transformierte Modell schätzt die "korrekten" Betas. Beim FEM können mehr Parameter geschätzt werden, aber oft wird das nicht einmal getan, weil die individuums-spezifischen Effekte per se nicht interessant sind, sondern man nur an den Betas interessiert ist. Der Unterschied besteht darin, dass die Modelle zwei Arten von "Kleinkrams" annehmen: Einen allgemeinen (eben z.B. schnelle Fluktuationen, schlichter Zufall etc), der in beiden Fällen als Rauschen aufgefasst wird; daneben aber einen individuumspezifischen Effekt (eben die Alphas); Der Unterschied, ist dass im REM dieser zusätzliche, indiduumspezifische Kleinkrams als schlichtes zusätzliches Rauschen aufgefasst wird, im FEM dagegen als systematischer Unterschied, der aus dem Modell entfernt werden muss, da sonst der Beta-Schätzer inkonsistent ist. Gruß,--SEM 11:30, 15. Jan. 2012 (CET)
replies: text:  Schnelle Antwort, danke :o) Es geht also letztlich nur um die Eigenschaften und die Behandlung des Offsets Alpha? 1) Beim REM wird Alpha ins Rauschen mit reingezogen (=random effect). Dadurch erhält man aber korreliertes Rauschen v. Das wiederum führt zwar zu erwartungstreuen und konsistenten jedoch ineffizienten OLS-Schätzungen für die Betas, sprich die Schätzfehler sind größer als die durch den normalen Rauschterm u eingebrachten Fehler. Deshalb wird ein spezieller Schätzer konstruiert, der asymptotisch effizient ist. Wie der Schätzer das nun macht, wird überhaupt nicht klar. Die Grundidee sollte spätestens im Artikel kurz skizziert werden. 2) Beim FEM dagegen hängt Alpha explizit von den x ab und es macht wenig Sinn den Term ins Rauschen auszulagern (da das Rauschen ja gerade die von x unabhängigen Effekte modellieren soll). Der normale OLS-Schätzer für die Betas würde für diesen Fall nicht nur ineffizient sondern sogar nicht erwartungstreu sein, oder wie? Das kommt nicht rüber. Auch die Idee zur Beseitigung der Schätzprobleme wird später im Artikel nicht dargestellt, sondern es werden einfach nur Formeln in den Raum geworfen. Das sollte ohne viel Fachchinesisch, also einigermaßen anschaulich geklärt werden, weil es die Essenz des Artikels ist. 79.193.34.82 12:42, 15. Jan. 2012 (CET)
replies: text:  Ja, das ist so korrekt; der OLS-Schätzer wäre im FE-Fall nicht nur nicht erwartungstreu, sondern sogar inkonsistent, also selbst für unendlich große Stichproben würde er nicht gegen den wahren Wert konvergieren. Gut, wenn das nicht rüberkommt, ist das natürlich schlecht, aber immerhin wissen wir dann um eine weitere Baustelle ;) --SEM 14:52, 15. Jan. 2012 (CET)

text:  PS: Ich habe nun einmal im RE-Abschnitt ergänzt, warum das Modell effizient ist; es sind wieder Formeln, aber die Idee kommt hoffentlich durch: Wenn man Omega kennt, kann man ein transformiertes Modell mit einer Varianz-Kovarianzmatrix bauen, das die Gauß-Markov-Annahmen erfüllt und deswegen effizient ist; Omega ist aber nicht bekannt, deswegen wird zuerst das Modell mit OLS geschätzt (ist ja konsistent) und daraus ein (wegen der Konsistenz von OLS konsistenter) Schätzer für Omega konstruiert, der dann den Part des "waren" Omega einnimmt. Da Omega-geschätzt asymptotisch gegen Omega geht, ist der Schätzer dann asymptotisch effizient. --SEM 16:34, 15. Jan. 2012 (CET)

text: Kein Problem: Ich wollte auch gar nicht drängeln, sondern nur eine mögliche Richtung aufzeigen. -- HilberTraum 12:43, 15. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Einleitung 

message: Wenn mich gerade nicht alles täuscht, sind die Gleichungen der Art
:  \Omega^{-1/2} \cdot y_{it}=\Omega^{-1/2} \cdot x_{it}\cdot\beta + \Omega^{-1/2} \cdot v_{it} 
und folgende mathematisch nicht korrekt: Hier wird die Matrix mit den skalaren Größen multipliziert, das ist nicht das gleiche wie die Transformation der Vektorgleichung mit der Matrix. Eigentlich kann nur letzteres Sinn machen. -- HilberTraum 21:31, 17. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Herleitung des Schätzers 

message: (verkürzte Darstellung) Ein intuitives Beispiel ... gefunden werden: Eine mögliche Regression wäre also
:  \operatorname{Einkommen}_{it} = \alpha_{i} + \beta \operatorname{JahreBildung}_{it} + x'_{it}\gamma+ u_{it}, 
1.) Ich lese also: "ein mögliches Auswertungsverfahren wäre ..." und lese die Formel. Das mag für ein Fachbuch i.O. sein, aber hier sollen Leute lesen, die nur wenig davon verstehen. Und die Formel ist dabei kein intuitives Beispiel.
wobei x einen Vektor mit zusätzlichen Kontrollvariablen wie Alter, Erfahrung u.ä. darstellt. 
2.) Der Vektor hat je nach Fachgebiet unterschiedliche Verwendungen. Bei mir beispielsweise: Vektorgrafik. In jedem Fall entstehen mit diesem Satz mehr neue Fragen, als alte beantwortet werden.
 \alpha_{i}  wird hierbei alle Effekte auffangen, die bei einem Individuum über Zeit konstant sind und nicht in die Regression mit aufgenommen werden können. 
3.) Übersetzung: hier werden Dinge beachtet, die sich nicht ändern und in die Datenanalyse NICHT mit aufgenommen werden können. Eine seltsame Logik ...
Ein Beispiel hierfür ist die Fähigkeit („ability“) der beobachteten Individuen. Die individuelle Fähigkeit wird wahrscheinlich eine Auswirkung auf den Verdienst eines Individuums haben, sie kann aber nicht oder nur schwer als Kontrollvariable in die Regression mit aufgenommen werden, da sie schwer messbar ist. 
4.) Hier muß nur der Satzbau und Ausdruck verbessert werden.
Darüber hinaus kann auch davon ausgegangen werden, dass die persönliche Fähigkeit über die zeit konstant ist. 
5.) Im Zeitalter lebenslangen lernens halte ich das für ein Gerücht. Man sich nur die gesellschaftliche Änderung durch das Internet ansehen ...
Ähnliches gilt für andere, unbeobachtete aber relevante Variablen, die gemeinsam die „individuelle Heterogenität“ bilden. Besteht eine solche individuelle Heterogenität, so wird die Anwendung des Kleinste-Quadrate-Schätzers nicht optimal sein und Random-Effects- und Fixed-Effects-Schätzer können Abhilfe schaffen.
Vor der Überarbeitung würde mich besonders ein Statment zu 3+5 interessieren. --Friedrich Graf 20:44, 21. Jan. 2012 (CET)
replies: text: Vielleicht könnte man noch etwas dazu sagen, wie in dem Beispiel \operatorname{JahreBildung}_{it} gemessen wird, das ist mir nämlich noch nicht so ganz klar. Geht es hier um die Zeit für Bildung neben dem Beruf oder um reine "Bildungsjahre" vor dem Breuf, in denen nicht gearbeitet wird, dann verstehe ich nicht ganz die Abhängigkeit von der Zeit t. -- HilberTraum 11:28, 23. Jan. 2012 (CET)
replies: text:  Hm ja, ein guter Punkt. Ich beginne da gerade selbst ein wenig zu zweifeln, ob das ein gutes Beispiel ist; die meisten Paper, die ich gefunden habe, setzen Fixed-Effects zwar ein, aber nur als Teil einer Schätzstrategie. Ich suche noch weiter und melde mich dann nochmals hier.  Habe was gefunden und werde es einbauen. Das Beispiel mit Bildung auf Einkommen ist sicher nicht das Beste im Sinne von "am nächsten an der Forschung", aber es ist in meinen Augen intuitiver als die meiste anderen, moderneren Studien. Werde es demnächst einbauen, vllt schaffe ich es heute Abend noch. Gruß,--SEM 12:46, 23. Jan. 2012 (CET)

text:  Ist nun etwas ergänzt, auch im "Probleme"-Beispiel. G,--SEM 09:41, 24. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Überarbeitung Beispiel 

message: Bitte besser formulieren: In einem Modell in Abweichungen vom Mittelwert kann sich diese Fehlerbehaftung noch verstärken. --Friedrich Graf 16:41, 24. Jan. 2012 (CET)
thread_title: Kleinigkeiten

message: Zu erst einmal an dieser Stelle schon einmal herzlichen Dank an alle für die Mithilfe. Eine Frage noch an 79.139...: Du hast vor einiger Zeit einmal noch bemängelt:
Deshalb wird ein spezieller Schätzer konstruiert, der asymptotisch effizient ist. Wie der Schätzer das nun macht, wird überhaupt nicht klar. Die Grundidee sollte spätestens im Artikel kurz skizziert werden. 2) Beim FEM dagegen hängt Alpha explizit von den x ab und es macht wenig Sinn den Term ins Rauschen auszulagern (da das Rauschen ja gerade die von x unabhängigen Effekte modellieren soll). Der normale OLS-Schätzer für die Betas würde für diesen Fall nicht nur ineffizient sondern sogar nicht erwartungstreu sein, oder wie? Das kommt nicht rüber. Auch die Idee zur Beseitigung der Schätzprobleme wird später im Artikel nicht dargestellt, sondern es werden einfach nur Formeln in den Raum geworfen. Das sollte ohne viel Fachchinesisch, also einigermaßen anschaulich geklärt werden, weil es die Essenz des Artikels ist
Kommt das in der derzeitigen Form der Abschnitte "Der Random-Effects-Schätzer" und "Der Fixed Effects/Within-Schätzer" nun besser rüber? Gruß,--SEM 19:33, 9. Feb. 2012 (CET)
thread_title:  Noch eine Frage 

message: Ich würde die jetzige Einleitung ersatzlos streichen. Für mich kein mehrwert für den Artikel erkennbar. Für absolut grundlegende Begriffe muss man halt in den anderen Artikeln nachschauen. Besser ein Verweis auf lineare Regression, sagen, dass das das grundlegende Modell ist (was man schon mal verstanden haben sollte) und in wie fern Panelmodelle eine Erweiterung davon sind   --Zulu55 (Diskussion)
:was man schon mal verstanden haben sollte - das halte ich für den falschen Ansatz. Wir schreiben bei WP kein Fachbuch, sondern für Laien. Und das Intro soll das Thema Laienverständlich anreissen.
:Ich würde die jetzige Einleitung ersatzlos streichen. - wozu? Damit wäre das Lemma kaputt. Dann kannst du einen Löschantrag stellen. Das ist einfacher.
:Für mich kein mehrwert für den Artikel erkennbar. - kann nur eins bedeuten - "dieses Lemma ist nicht relevant". Ergo: Löschantrag.
::Solltest du etwas anderes gemeint haben, würde ich um eine deutlichere und unmißverständlichere Aussage bitten. --Friedrich Graf (Diskussion) 18:15, 13. Aug. 2012 (CEST)
thread_title:  Überarbeiten 

message: So, meine Überarbeitung ist erst einmal abgeschlossen. Der grundsätzliche Kern des Artikels ist derselbe. Die oben bemängelte Einleitung ist immer noch da, allerdings nicht mehr in der Einleitung, sondern am Anfang des "Grundlagen"-Abschnittes, wo sie in meinen Augen sehr stimmig hineinpasst. Der Artikel ist noch nicht verschoben, aber jetzt schon so geschrieben, als sei er unter dem Lemma "Lineare Paneldatenmodelle" oder "Paneldatenmodelle", RE- und FE-Modell werden zunächst als Untermodelle der linearen Paneldatenmodelle beschrieben, sodann erfolgt für jedes Modell eine Beschreibung möglicher Schätzer, zum Abschluss dann der Vergleich. Ich hoffe, dass der Artikel so besser gefällt (mir tut er es definitiv) und bitte um eure Kommentare und Vorschläge! Was das Lemma angeht, würde ich weiter für Lineare Paneldatenmodelle plädieren, da der Artikel derzeit diese behandelt. Falls er je um andere Modelle erweitert wird, könnte man ja dann immer noch verschieben. Ich persönlich fände es allerdings besser, Dynamische Paneldatenmodelle in einem eigenen Artikel zu behandeln. Grüße,--SEM (Diskussion) 16:38, 15. Aug. 2012 (CEST)
replies: text: finde ich viel besser so. vielen Dank. --Zulu55 (Diskussion) 16:59, 15. Aug. 2012 (CEST)
replies: text: Ja, die Struktur ist jetzt deutlich besser. Lineare Paneldatenmodelle finde ich als Lemma in Ordnung, der Artikel ist, so wie er ist, lang genug, noch mehr Modelle sollten mMn nicht rein. Noch eine Kleinigkeit: Den Ausdruck "Observationseinheit" finde ich ziemlich ungewöhnlich, Wikipedia kennt den auch nur in ganz anderem Zusammenhang. -- HilberTraum (Diskussion) 22:12, 15. Aug. 2012 (CEST)
replies: text:  Danke (auch für die sprachliche Überarbeitung!), das war wohl einfach schlampig übersetzt, ich habe jetzt einfach "Individuen" geschrieben. Gruß,--SEM (Diskussion) 11:43, 16. Aug. 2012 (CEST)
replies: text:  Ist "für ... kontrollieren" in der Einleitung nicht auch zu wörtlich übersetzt aus "to control for"? Ist zumindest als Ausdruck nicht besonders allgemeinverständlich. -- HilberTraum (Diskussion) 12:41, 16. Aug. 2012 (CEST)
replies: text:  Hm ja, so lange wir keinen Artikel über Kontrollvariablen haben, auf den man hier verlinken könnte, ist ein "normalerer" Ausdruck wohl besser. Ich habe einmal "berücksichtigen" geschrieben. Gruß,--SEM (Diskussion) 13:16, 17. Aug. 2012 (CEST)
thread_title:  Überarbeitung, 15.8. 

message: Hallo,
die Ausführungen zur Schätzung des RE-Modells mögen inhaltlich korrekt sein, sind so aber meiner Meinung nach nicht verständlich. Einerseits suggeriert der Abschnitt durch die Benennung der Zwischenüberschriften, dass sowohl OLS- als auch GLS-Schätzer zur Anwendung kommen. Das ist meines Erachtens falsch. Der OLS-Schätzer ist gerade kein Schätzer im RE-Modell. 
Zweitens ist bei der formalen Darstellung der GLS-Schätzung nicht erläutert, wofür X' steht. Spätestens dadurch ist die Formel auch nicht nachvollziehbar, sofern man den Inhalt nicht sowieso schon kennt. Und das ist meines Erachtens nicht Sinn der Sache. 
--Jazzman 14:44, 24. Mai 2016 (CEST)
replies: text: Doch, der OLS-Schätzer kann im RE-Modell verwendet werden- er ist nicht effizient, und man muss die Standardfehler anpassen, aber da der Fehlerterm mit X per RE-Annahme unkorreliert ist, ist er unverzerrt und konsistent. Der RE-Schätzer ist GLS, bzw. FGLS, aber OLS ist trotzdem ein möglicher und konsistenter Schätzer im RE-Modell (deswegen die Unterscheidung zwischen RE/FE-Modell und -Schätzer. Der Hinweis mit dem X' ist allerdings korrekt, das werde ich bei nächster Gelegenheit nachfassen. Danke und Gruß,--SEM (Diskussion) 15:52, 24. Mai 2016 (CEST)
replies: text:  Ist jetzt im "Grundlagen"-Abschnitt ergaenzt. Viele Gruesse, --SEM (Diskussion) 15:09, 2. Jun. 2016 (CEST)
thread_title:  Schätzung des RE-Modells