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Nichtparametrische Kurvenschätzung für latente Variablen

Müller, Florian (2018)
Nichtparametrische Kurvenschätzung für latente Variablen.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

In dieser Arbeit werden nichtparamwetrische Schätzer für die Verteilung, die Dichte und die Regressionsfunktion für ein lineares Model latenter Variablen hergeleitet. Es werden Konsistenzaussagen für die Schätzer bewiesen.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2018
Autor(en): Müller, Florian
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Nichtparametrische Kurvenschätzung für latente Variablen
Sprache: Deutsch
Referenten: Kohler, Prof. Dr. MIchael ; Aurzada, Prof. Dr. Frank
Publikationsjahr: 2018
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 21 Juni 2017
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/7246
Kurzbeschreibung (Abstract):

In dieser Arbeit werden nichtparamwetrische Schätzer für die Verteilung, die Dichte und die Regressionsfunktion für ein lineares Model latenter Variablen hergeleitet. Es werden Konsistenzaussagen für die Schätzer bewiesen.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

In this thesis, non-parametric estimators are derived for the distribution, density and regression function of a linear model of latent variables. Consistency of the estimators is shown.

Englisch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-72465
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 04 Fachbereich Mathematik
04 Fachbereich Mathematik > Stochastik
Hinterlegungsdatum: 29 Apr 2018 19:55
Letzte Änderung: 29 Apr 2018 19:55
PPN:
Referenten: Kohler, Prof. Dr. MIchael ; Aurzada, Prof. Dr. Frank
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 21 Juni 2017
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