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...
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Produktinformationen zu „Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle “
Klappentext zu „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.
Inhaltsverzeichnis zu „Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle “
Numerische Optimierungsverfahren zur Lösung des Problems.- Direkte Optimierung der Parameter und Optimierung.- Anwendung der Verfahren auf simulierte Daten.
Autoren-Porträt von Michael Seitz
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.
Bibliographische Angaben
- Autor: Michael Seitz
- 2015, 2015, XVII, 110 Seiten, 31 Abbildungen, Masse: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3658087455
- ISBN-13: 9783658087456
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