Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren, Funktionen für soziale Medien anbieten zu können und die Zugriffe auf unserer Website zu analysieren. Außerdem geben wir Informationen zu Ihrer Verwendung unserer Website an unsere Partner für soziale Medien, Werbung und Analysen weiter. Unsere Partner führen diese Informationen möglicherweise mit weiteren Daten zusammen, die Sie ihnen bereit gestellt haben oder die sie im Rahmen Ihrer Nutzung der Dienste gesammelt haben. Dies schließt unter Umständen die Weitergabe Ihrer Daten in die USA ein, denen kein angemessenes Datenschutzniveau bescheinigt wird. Daher könnten diese Daten einem staatlichen Zugriff von US-Behörden unterliegen. Näheres finden Sie in unserer Datenschutzbestimmung. Ihre Einwilligung zur Cookie-Nutzung können Sie jederzeit wieder in der Datenschutzerklärung widerrufen
Notwendige Cookies
Cookies dieser Gruppe sind für den ordnungsgemäßen Betrieb der Webseite erforderlich. Sie sind nicht zustimmungspflichtig und können nicht deaktiviert werden. Mit der Nutzung unserer Webseite erklären Sie sich damit einverstanden.
Komfort Cookies
Unsere Webseite verwendet an einigen Stellen externe Dienste um zusätzliche Funktionen zu Verfügung zu stellen. In diese Gruppe fällt zum Beispiel unsere Google Buchvorschau.
Marketing-/ Tracking-Cookies
Diese Art von Cookies erlauben es uns unter anderem festzustellen, welche Inhalte Sie besonders interessieren. So
können wir unseren Service für Sie weiter ausbauen und unsere Webseite stetig verbessern.
Ende der Reihe berechnet werden, wobei die Schatzer als Koeffizienten eingehen, reduzie ren schlechte Parameterschatzungen im allgemeinen die Prognosegiite.
Inhaltsangabe1 Einleitung.- I Motivation, Asymptotik und Modifikationen von Kern- und Nearest-Neighbour-Schätzern.- 2 Von der nichtparametrischen Dichteschätzung zur nichtparametrischen Zeitreihenanalyse und Prognose.- 2.1 Nichtparametrische Dichteschätzung.- 2.2 Nichtparametrische Regression.- 2.3 Nichtparametrische Zeitreihenanalyse und Prognose.- 3 Asymptotische Eigenschaften von Kern- und Nearest-Neighbour-Schätzern.- 3.1 Modellannahmen zur Herleitung asymptotischer Eigenschaften.- 3.2 Asymptotische Eigenschaften bei unabhängigen Beobachtungen.- 3.3 Asymptotische Eigenschaften bei abhängigen Beobachtungen.- 4 Ein Lösungsansatz zum Problem der Dimensionalität.- 4.1 Prognose auf der Basis ähnlicher aber möglicherweise entfernter Verlaufsmuster.- 4.2 Verringerung des Einflusses allzu ferner Verlaufsmuster.- 5 Biasreduktion durch asymmetrische Kerne.- 5.1 Der Fall p=1.- 5.2 Übertragung auf höhere Dimensionen.- 6 Biasreduzierende und varianzreduzierende Mischungen von Kern- und NN-Schätzern.- 7 Robuste Kern- und NN-Schätzer.- 7.1 M-Schätzer.- 7.2 L-Schätzer.- 7.3 R-Schätzer.- 7.4 Weitere Verfahren der robusten Kern- und Nearest-Neighbour-Schätzung.- 8 Weitere Modifikationen und einige Bemerkungen zur Wahl der Glättungsparameter.- 8.1 Additive nichtparametrische Modelle.- 8.2 Twicing.- 8.3 Jackknifing von Kern- und Nearest- Neighbour-Schätzern.- 8.4 Polynomiale nichtparametrische Regression.- 8.5 Semiparametrische Zeitreihenmodelle.- 8.6 Einige Bemerkungen zur Wahl der Bandweite und der Anzahl der nächsten Nachbarn.- II Einige empirische Studien.- 9 Nichtparametrische Modellierung der Wasserführung der Ruhr.- 9.1 Die Daten.- 9.2 Prediktogramme.- 9.3 Kern- und NN-Schätzer.- 9.4 Modifizierte Kern- und NN-Schätzer.- 10 Nichtparametrische Modellierung der Leitfähigkeit eines niedersächsischen Flusses.- 10.1 Die Daten.- 10.2 Prognoseeigenschaften gewöhnlicher NN-Schätzer.- 10.3 Verwendung asymmetrischer Kernfunktionen.- 10.4 Einbeziehen ähnlicher aber möglicherweise entfernter Verläufe.- 11 Nichtparametrische Modellierung der Luftbelastung durch Schwefeldioxid und Stickstoffdioxid.- 11.1 Allgemeines.- 11.2 Die Daten.- 11.3 Prognosen.- 12 Abschließende Bemerkungen.- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.