Nichtparametrische Schaetzung, Neue Ansaetze Zur Schaetzung, Ueberpruefung Und Prognose Wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhaenge Mit Hilfe Der Kerndichte- Und Kernregressionsschaetzung
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Nichtparametrische Schätzung Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung (1996)
DE PB NW
ISBN: 9783631302682 bzw. 3631302681, in Deutsch, Frankfurt/M., Berlin, Bern, New York, Paris, Wien, 1996. XV, 165 S., zahlr. Abb. u. Tab. Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Peter Lang Publishing Group [51840572], Bern, Switzerland.
Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine große Anzahl von Daten, daß sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt.
Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine große Anzahl von Daten, daß sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt.
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Nichtparametrische Schätzung
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ISBN: 9783631302682 bzw. 3631302681, in Deutsch, Lang, Taschenbuch, neu.
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Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung, Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine grosse Anzahl von Daten, dass sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt. Taschenbuch.
Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung, Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine grosse Anzahl von Daten, dass sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt. Taschenbuch.
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Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung, Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine große Anzahl von Daten, daß sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt.
Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung, Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine große Anzahl von Daten, daß sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt.
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