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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-48060
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2010/4806/


Empirical-Likelihood-Schätzung der Fehlerverteilung im nichtparametrischen Regressionsmodell

Empirical-Likelihood-Estimation of the error-distribution in nonparametric regression

Kiwitt, Sebastian

pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: emirical likelihood Schätzung , Fehlerverteilung , nichtparametrische Regression
Freie Schlagwörter (Englisch): empirical likelihood nonparametric regression distribution estimation
Basisklassifikation: 31.73
Institut: Mathematik
DDC-Sachgruppe: Mathematik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Neumeyer, Natalie (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 04.10.2010
Erstellungsjahr: 2010
Publikationsdatum: 18.10.2010
Kurzfassung auf Deutsch: Der vorliegenden Arbeit liegt ein allgemeines nichtparametrisches Regressionsmodell der Statistik zugrunde, dabei werden unter der Annahme der Abhängigkeit des Fehlers vom Regressor zwei nichtparametrische Schätzer für die bedingte Verteilung der Fehler gegeben den Regressor entwickelt. Zusätzlich gegebene Information zur Verteilung der Fehler wird in einen der Schätzer mittels emirical likelihood Techniken eingebunden. Hauptresultate sind stochastische Entwicklungen sowie die schwache Konvergenz der Schätzer, gesehen als stochastische Prozesse, gegen Gaußprozesse.
Kurzfassung auf Englisch: To better understand the dependence of a regressor and the error in nonparametric regression two nonparametric estimators for the conditional error distribution given the regressor are developed and compared. Stochastic developements and the weak convergence of the estimators seen as stochastic processes are given. Therefore methods of weak convergence of stochastic processes indexed by classes of functions were used.

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