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You searched for subject:(Polynomiale Regression). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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Ruhr Universität Bochum

1. Trampisch, Matthias. D-optimal designs in location scale models.

Degree: 2012, Ruhr Universität Bochum

Im ersten Teil dieser Arbeit wird das D-optimale Versuchsplanproblem für das univariate polynomiale Regressionsmodell mit gegebener Effizienzfunktion untersucht. Es werden die Funktionen charakterisiert, für die eine explizite Lösung des D-optimalen Versuchsplanproblems auf der Grundlage einer Differentialgleichung existieren. Der Ansatz wird für verschiedene konvexe Versuchsplanintervalle dargestellt und in Beispielen demonstriert. Das Konzept beinhaltet sowohl neue als auch alle in der Literatur bisher diskutierten Effizienzfunktionen. Im zweiten Teil der Arbeit wird das D-optimalen Versuchsplanproblem für die nichtlineare Quantilsregression untersucht. Es wird eine notwendige Voraussetzung hergeleitet, um die Optimalität eines gegebenen Versuchsplans zu überprüfen. Zudem dient es zur Bestimmung der Anzahl von Stützpunkten des lokal optimalen Versuchsplans. Die Ergebnisse werden anhand von lokal optimalen, Bayes und standardisierte maximin Versuchsplänen demonstriert. Advisors/Committee Members: Mathematik.

Subjects/Keywords: Versuchsplanung; Polynomiale Regression; Robustheit; nichtlineare Regression; Regressionsschätzung

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APA (6th Edition):

Trampisch, M. (2012). D-optimal designs in location scale models. (Thesis). Ruhr Universität Bochum. Retrieved from http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-35010

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Trampisch, Matthias. “D-optimal designs in location scale models.” 2012. Thesis, Ruhr Universität Bochum. Accessed July 24, 2019. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-35010.

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MLA Handbook (7th Edition):

Trampisch, Matthias. “D-optimal designs in location scale models.” 2012. Web. 24 Jul 2019.

Vancouver:

Trampisch M. D-optimal designs in location scale models. [Internet] [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2012. [cited 2019 Jul 24]. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-35010.

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Council of Science Editors:

Trampisch M. D-optimal designs in location scale models. [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2012. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-35010

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Ruhr Universität Bochum

2. Burghaus, Ina. Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien.

Degree: 2014, Ruhr Universität Bochum

Die statistische Versuchsplanung beschäftigt sich mit der optimalen Wahl von Versuchsbedingungen. Dies ist unter anderem beim Schätzen von Regressionsparametern von Bedeutung. Bei der klassischen Versuchsplanung werden hierfür konkave Optimalitätskriterien verwendet. Diese Arbeit beschäftigt sich mit nicht-konkaven Optimalitätskriterien, welche entweder aufgrund einer Sandwichstruktur der Varianz des zu schätzenden Parameters entstehen oder bei denen die A-Priori-Verteilung vom Versuchsplan abhängt. Traditionelle Ergebnisse der klassischen Versuchsplanung werden auf diese Situation übertragen. Unter anderem werden notwendige Bedingungen für Optimalität hergeleitet und Schranken für die maximal benötigte Anzahl an Trägerpunkten bestimmt. Advisors/Committee Members: Mathematik.

Subjects/Keywords: Versuchsplanung; Polynomiale Regression; Nichtlineare Regression; A-priori-Verteilung; Orthogonale Polynome

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APA (6th Edition):

Burghaus, I. (2014). Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien. (Thesis). Ruhr Universität Bochum. Retrieved from http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-43329

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Burghaus, Ina. “Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien.” 2014. Thesis, Ruhr Universität Bochum. Accessed July 24, 2019. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-43329.

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MLA Handbook (7th Edition):

Burghaus, Ina. “Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien.” 2014. Web. 24 Jul 2019.

Vancouver:

Burghaus I. Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien. [Internet] [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2014. [cited 2019 Jul 24]. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-43329.

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Council of Science Editors:

Burghaus I. Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien. [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2014. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-43329

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Ruhr Universität Bochum

3. Biedermann, Stefanie. Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung.

Degree: 2003, Ruhr Universität Bochum

In der vorliegenden Arbeit werden optimale Versuchspläne zur Schätzung der Koeffizienten im heteroskedastischen polynomialen Regressionsmodell ermittelt. Es wird zunächst auf der Grundlage der D-Optimalität ein standardisiertes Maximin Optimalitätskriterium hergeleitet, das robust ist gegen Missspezifizierungen der unbekannten Parameter in der jeweiligen Effizienzfunktion. Zur Berechnung werden zwei verschiedene Methoden angewandt: Kanonische Momente und Differentialgleichungen. Es finden sich explizite Lösungen in der Klasse der Versuchspläne mit minimalem Träger. In diesem Fall ergeben sich die Träger für verschiedene Klassen von Effizienzfunktionen als Nullstellen der klassischen orthogonalen Polynome. In vielen Fällen wird die Optimalität dieser speziellen Versuchspläne in der Klasse aller Versuchspläne mit endlichem Träger nachgewiesen. Advisors/Committee Members: Mathematik.

Subjects/Keywords: Polynomiale Regression; Heteroskedastizität; Moment (Mathematik); Differentialgleichung; Kovarianzmatrix

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APA (6th Edition):

Biedermann, S. (2003). Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung. (Thesis). Ruhr Universität Bochum. Retrieved from http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-7232

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Biedermann, Stefanie. “Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung.” 2003. Thesis, Ruhr Universität Bochum. Accessed July 24, 2019. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-7232.

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MLA Handbook (7th Edition):

Biedermann, Stefanie. “Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung.” 2003. Web. 24 Jul 2019.

Vancouver:

Biedermann S. Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung. [Internet] [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2003. [cited 2019 Jul 24]. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-7232.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Biedermann S. Klassische orthogonale Polynome und ihre Anwendung in der optimalen Versuchsplanung. [Thesis]. Ruhr Universität Bochum; 2003. Available from: http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:hbz:294-7232

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

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