Marginaler Effekt

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Als marginaler Effekt wird bei der multivariaten Datenanalyse der Effekt bezeichnet, den eine unabhängige Variable auf die abhängige Variable hat, wenn sie um eine Einheit verändert wird und die anderen unabhängigen Variablen konstant gehalten werden.[1][2] Bei der einfachen OLS-Regression entsprechen die marginalen Effekte den Werten der Regressionskoeffizienten (beta-Werte). Bei nichtlinearen Regressionsmodellen sind die marginalen Effekte nicht konstant. Daher werden dann folgende durchschnittlichen Effektindikatoren verwendet:

  • MEMs (marginal effects at the means)
  • AMEs (Average Marginal Effects) und
  • MERs (Marginal Effects at Representative Values)[3][4]

Siehe auch[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. http://oldprof.typepad.com/a_dash_of_insight/2007/07/thinking-about-.html
  2. http://nd.edu/~rwilliam/stats3/Margins02.pdf
  3. http://www.nd.edu/~rwilliam/stats/Margins01.pdf
  4. http://www.stata-journal.com/sjpdf.html?articlenum=st0086