Empirical-Likelihood-Schätzung der Fehlerverteilung im nichtparametrischen Regressionsmodell
- In der vorliegenden Arbeit wird ein neuer Schätzer für dieVerteilungsfunktion der Fehlervariablen im nichtparametrischen Regressionsmodell unter Verwendung von Zusatzinformationen hinsichtlich der Fehlerverteilung mithilfe des Empirical Likelihood-Ansatzes konstruiert. Für verschiedene Typen von Zusatzinformationen und im homo- und heteroskedastischen Fall wird dieser Schätzer asymptotisch untersucht, indem die schwache Konvergenz des zugehörigen stochastischen Prozesses gezeigt wird. Das Verhalten des Schätzers wird außerdem an Beispielen und für endliche Stichprobengröße dargestellt. Darüber hinaus werden Tests auf die Gültigkeit der Zusatzinformation vorgestellt und untersucht.
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| Author: | Eva-Renate NagelGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-18521 |
| Referee: | Holger DetteORCiDGND, Natalie NeumeyerGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2007/02/20 |
| Date of first Publication: | 2007/02/20 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2007/01/31 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Statistik; Likelihood-Funktion; Verteilungsfunktion; Nichtparametrische Regression; Statistischer Test |
| 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 |
