Bootstrap-Methoden bei nichtparametrischer Regression:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
1998
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| Schriftenreihe: | Institut für Statistik <München>: [Forschungsberichte aus dem Institut für Statistik der Universität München / Serie WiSo]
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Einleitung 1
1 Nichtparametrische Regression 7
1.1 Überblick 7
1.2 Kernglätter 9
1.3 Lokale Regression 11
1.3.1 Univariate lokale polynomiale Regression 11
1.3.2 Lokale Likelihood Regression 14
1.4 Glättungs Splines 17
1.4.1 Klassische Glättungs Splines 17
1.4.2 Generalisierte Glättungs Splines 19
1.5 Bestimmung von Glättungsparametern und Bandweiten 22
1.6 Ergänzungen 25
2 Das Bootstrap Verfahren 29
2.1 Überblick 29
2.2 Die Idee des Bootstrap Verfahrens 29
2.2.1 Der Bootstrap Algorithmus 30
2.2.2 Die Berechnung der Bootstrap Verteilung 31
2.3 Bootstrap Konfidenzintervalle 32
2.4 Bootstrap Verfahren im linearen Modell 34
2.4.1 Residuensampling 36
2.4.2 Vektorsampling 37
2.5 Bootstrap Verfahren im generalisierten linearen Modell 38
2.5.1 Residuensampling 40
2.5.2 Vektorsampling 41
2.6 Ergänzungen 42
3 Bootstrap Methoden bei nichtparametrischer Regression 45
3.1 Überblick 45
3.2 Modellannahmen und die richtige Wahl des Bootstrap Algorithmus . 46
3.2.1 Vektorsampling 48
3.2.2 Smooth Bootstrap 49
3.2.3 Residuensampling 50
3.2.4 Wild Bootstrap 51
I
3.2.5 Parametrischer Bootstrap 52
3.3 Die Balance zwischen Bias und Varianz 54
3.4 Bestimmung von Glättungsparametern und Bandweiten 58
3.5 Bootstrap Konfidenzintervalle 60
3.5.1 Allgemeine Ansätze 60
3.5.2 Konfidenzintervalle für Kernglätter 63
3.5.3 Konfidenzintervalle für Glättungs Splines 65
3.6 Zusammenfassung 66
4 Datenanalyse 69
4.1 Schätzung von Zinsstrukturkurven 70
4.2 Simulierte binäre Daten 83
4.3 Analyse von Zähldaten 100
5 Zusammenfassung und Ausblick 113
Literaturverzeichnis 117
A Generalisierte lineare Modelle 127
A.l Beschreibung des GLM 127
A.2 Statistische Inferenz im GLM 129
II
|
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