Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle

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.

List of contents

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

About the author

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.

Product details

• Authors: Michael Seitz
• Publisher: Springer, Berlin
• Languages: German
• Product format: Paperback / Softback
• Released: 05.02.2015
• EAN: 9783658087456
• ISBN: 978-3-658-08745-6
• No. of pages: 110
• Dimensions: 150 mm x 7 mm x 211 mm
• Weight: 181 g
• Illustrations: XVII, 110 S. 31 Abb.
• Series: BestMasters; BestMasters
• Subject: Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics