Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle (eBook)

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2015 | 2015
XVII, 110 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-08746-3 (ISBN)

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Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle - Michael Seitz
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Da eine direkte präzise Schätzung von Parametern mit Intervalldaten in generalisierten linearen Modellen nicht möglich ist, formuliert Michael Seitz die Intervallschätzungen der Parameter als Optimierungsproblem und schlägt numerische Verfahren vor, um diese zu lösen. Die Herausforderung liegt dabei in der numerischen Lösung des hochdimensionalen Optimierungsproblems. Dieses wird hier näherungsweise mit einer Kombination aus bekannten numerischen Verfahren für nicht-lineare Zielfunktionen und heuristischem Vorgehen gelöst. Des Weiteren werden für einige Spezialfälle andere zuverlässigere Verfahren vorgestellt.    

Michael Seitz verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Thomas Augustin am Institut für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und promoviert derzeit an der Technischen Universität München.

Michael Seitz verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Thomas Augustin am Institut für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und promoviert derzeit an der Technischen Universität München.

Numerische Optimierungsverfahren zur Lösung des Problems.- Direkte Optimierung der Parameter und Optimierung.- Anwendung der Verfahren auf simulierte Daten.

Erscheint lt. Verlag 16.1.2015
Reihe/Serie BestMasters
BestMasters
Zusatzinfo XVII, 110 S. 31 Abb.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Technik
Schlagworte heuristisches Vorgehen • Intervallschätzungen • nicht-lineare Zielfunktionen • numerische Optimierungsverfahren • Statistik
ISBN-10 3-658-08746-3 / 3658087463
ISBN-13 978-3-658-08746-3 / 9783658087463
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