Vereinfachte Simplex-Datentiefe in Regressionsmodellen

dc.contributor.advisor	Müller, Christine
dc.contributor.author	Swora, Michael
dc.contributor.referee	Fried, Roland
dc.date.accessioned	2015-11-26T09:28:39Z
dc.date.available	2015-11-26T09:28:39Z
dc.date.issued	2015-06-11
dc.description.abstract	Das Konzept der Datentiefe ist ein allgemeiner multivariater, nichtparametrischer und robuster Ansatz in der Statistik. Basierend auf einem Aufsatz von Kustosz, Ch.P., Müller, Ch.H. und Wendler, M. (2015) werden in dieser Arbeit innerhalb einer großen Klasse von Regressions- modellen mehrere neue, vereinfachte Varianten einer verallgemeinerten Simplex-Datentiefe untersucht. Es werden Parametertests für die Regressionsmodelle entwickelt und ihre asymptotischen Verteilungen hergeleitet. Außerdem wird unter bestimmten Bedingungen an die Regressionsmodelle die Konsistenz der Tests bewiesen. Unter diesen Gesichtspunkten werden abschließend dann drei spezielle Regressionsmodelle theoretisch betrachtet, und die Power der neuen Tests wird innerhalb einer Simulationsstudie untersucht, wobei auch auf die Robustheit dieser Verfahren eingegangen wird.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/34355
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-16429
dc.language.iso	de	de
dc.subject.ddc	310
dc.title	Vereinfachte Simplex-Datentiefe in Regressionsmodellen	de
dc.type	Text
dc.type.publicationtype	masterThesis	de
dcterms.accessRights	restricted

Collections