M: Trivariate Dichteschätzung - 6 Angebote vergleichen

Bei den üblichen multivariaten Dichteschätzern, wie dem Kerndichteschätzer, können nur vollständige Daten zur Schätzung herangezogen werden. Entstehen allerdings Daten mit teilweise bekannten Datenkomponenten, verfallen diese Daten bei der Schätzung. In dieser Arbeit wird ein trivariater Dichteschätzer konstruiert, bei dem alle vorhandenen Daten miteinfließen, und somit eine verbesserte Schätzung der Wahrscheinlichkeitsdichte möglich ist. Nachdem im zweiten Kapitel die benötigten Grundlagen für die Konstruktion des Schätzers erarbeiten werden, wird anschließend im dritten Kapitel der Schätzer konstruiert und auf seine Güte getestet. Im vierten Kapitel wird der konstruierte Schätzer auf Daten einer Studie, die diese Arbeit inspirierte, angewendet. Marie Schumacher, 22.0 x 15.0 x 0.7 cm, Buch.

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Bei den üblichen multivariaten Dichteschätzern, wie dem Kerndichteschätzer, können nur vollständige Daten zur Schätzung herangezogen werden. Entstehen allerdings Daten mit teilweise bekannten Datenkomponenten, verfallen diese Daten bei der Schätzung. In dieser Arbeit wird ein trivariater Dichteschätzer konstruiert, bei dem alle vorhandenen Daten miteinfließen, und somit eine verbesserte Schätzung der Wahrscheinlichkeitsdichte möglich ist. Nachdem im zweiten Kapitel die benötigten Grundlagen für die Konstruktion des Schätzers erarbeiten werden, wird anschließend im dritten Kapitel der Schätzer konstruiert und auf seine Güte getestet. Im vierten Kapitel wird der konstruierte Schätzer auf Daten einer Studie, die diese Arbeit inspirierte, angewendet. Paperback, Label: VDM Verlag Dr. Müller, VDM Verlag Dr. Müller, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2011-07-29, Studio: VDM Verlag Dr. Müller.

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VDM Verlag. Paperback. New. Paperback. 112 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.3in.Bei den blichen multivariaten Dichteschtzern, wie dem Kerndichteschtzer, knnen nur vollstndige Daten zur Schtzung herangezogen werden. Entstehen allerdings Daten mit teilweise bekannten Datenkomponenten, verfallen diese Daten bei der Schtzung. In dieser Arbeit wird ein trivariater Dichteschtzer konstruiert, bei dem alle vorhandenen Daten miteinflieen, und somit eine verbesserte Schtzung der Wahrscheinlichkeitsdichte mglich ist. Nachdem im zweiten Kapitel die bentigten Grundlagen fr die Konstruktion des Schtzers erarbeiten werden, wird anschlieend im dritten Kapitel der Schtzer konstruiert und auf seine Gte getestet. Im vierten Kapitel wird der konstruierte Schtzer auf Daten einer Studie, die diese Arbeit inspirierte, angewendet. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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