Shape constraints in multivariate regression
- In der vorliegenden Arbeit werden Regressionsschätzer unter Strukturannahmen in höheren Dimensionen entwickelt. In vielen Anwendungsbeispielen müssen mehrere Einflussgrößen berücksichtig werden. Häufig ist auch eine Struktur der Regressionsfunktion bekannt. Im ersten Teil wird ein Schätzer für eine streng monotone Regressionsfunktion in mehreren Variablen eingeführt und analysiert. Der zweite Teil beschäftigt sich mit bedingten additiven Quantilsmodellen. Das asymptotische Verhalten der Schätzer wird untersucht. Zusätzlich wird mit einer Simulationsstudie das Verhalten für eine endliche Stichprobe überprüft.
Author: | Regine SchederGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-21407 |
Referee: | Holger DetteORCiDGND, Herold DehlingGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Date of Publication (online): | 2008/02/17 |
Date of first Publication: | 2008/02/17 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
Date of final exam: | 2008/01/31 |
Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
GND-Keyword: | Statistik; Regressionsmodell; Nichtparametrische Regression; Isotone Regression; Quantilfunktion |
Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
faculties: | Fakultät für Mathematik |
Licence (German): | Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |