Einfache Lineare Modelle stellen eine wichtige und einfach
zu handhabende Modellklasse dar. In vielen Situationen
sind jedoch die Generalisierten Linearen Modelle
angemessener. Dies ist insbesondere der Fall bei
der Modellierung dichotomer bzw. polytomer Daten, bei der
Untersuchung hochdimensionaler Kontingenztafeln etc. Verschiedene
Methoden der Bootstrap-Schätzung werden für diese
Modellklasse mittels asymptotischer Verfahren bzw.
Simulationstechniken untersucht. Aktuell arbeiten wir
an einer Modifikation des Nichtparametrischen Maximum-Likelihood
Schätzers in Generalisierten Linearen Mischmodellen,
Modellen für überdispersierte Daten, Modellen mit
zufälligen Effekten und Hierarchischen Modellen. Ein Bootstrap
Schätzer basierend auf den entsprechenden Schätzgleichungen
wird entwickelt und soll insbesonders für kleine
Samples einsetzbar sein.