: Michael Seitz
: Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle
: Springer Spektrum
: 9783658087463
: 1
: CHF 38.80
:
: Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik
: German
: 110
: Wasserzeichen/DRM
: PC/MAC/eReader/Tablet
: PDF
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-Universitä München und promoviert derzeit an der Technischen Universität München.