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[Patrick]

Hallo zusammen,

ich möchte ein Regressionsmodell schätzen, bei dem die abhängige Variable y (z.B. Warenkorbwert in einem Online-Shop) immer größer als eine bekannte unabhängige Variable x1 (z.B. Mindestbestellwert) sein muss. Die Frage ist, welche Modellierung dafür geeignet ist. Ich habe drei Alternativen gefunden:
1. Censored Regression mit x1 als unterer Grenze
2. Truncated Regression mit x1 als unterer Grenze
3. Berechne z=y-x1 und erkläre z durch ein z.B. exponentielles Modell, z=exp(b0 + b1*x2 + ...).

(Der theoretische Unterschied zwischen 1. und 2. ist mir klar, aber ich weiß nicht, wie er sich in diesem Fall auswirkt; zumal in der Literatur meist davon ausgegangen wird, dass die untere Grenze fix ist.)

Welches dieser Modelle soll ich verwenden? Oder doch ein ganz anderes?

[DHA3000]

Also, wenn der Mindestbestellwert fix ist (davon gehe ich einmal bei einem Online-Shop aus), dann ist das doch deine untere Grenze?
Also Y kann nie darunter fallen. Folglich hast du ein Censored Regression Model. Oder ist der Mindestbestelltwert in irgendeiner Form von X abhängig?

Eine Variable Grenze geht nicht so einfach, da dies Probleme mit der Likelilhood-Funktion mit sich bringt.

[Patrick]

Also in der konkreten Anwendung werden verschiedene Shops betrachtet, d.h. die MBWs variieren. Kennst du vielleicht Literatur zum Thema variable untere Grenze? Das muss es doch schon mal gegeben haben, so exotisch scheint mir das nicht.
Ansonsten, spricht etwas gegen Alternative 3?