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Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle/ von Michael Seitz.
作者:	Seitz, Michael.
面頁冊數:	XVII, 110 S. 31 Abb.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
標題:	Probabilities. -
電子資源:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-08746-3
ISBN:	9783658087463

Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle
Seitz, Michael.

Intervalldaten und generalisierte lineare Modelle[electronic resource] /von Michael Seitz. - 1st ed. 2015. - XVII, 110 S. 31 Abb.online resource. - BestMasters,2625-3577. - BestMasters,.

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

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. Der Inhalt Numerische Optimierungsverfahren zur Lösung des Problems Direkte Optimierung der Parameter und Optimierung Anwendung der Verfahren auf simulierte Daten Die Zielgruppen Dozenten und Studenten der Mathematik mit den Schwerpunkten Statistik und Informatik Praktiker, die sich mit Statistik und Datenanalyse befassen Der Autor 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.

ISBN: 9783658087463

Standard No.: 10.1007/978-3-658-08746-3doiSubjects--Topical Terms:

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