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Multivariate Statistik

Seite 6
Dreidimensionale Plattenkinematik: Strainanaylse auf B-Spline-Approximationsflachen am Beispiel der Vrancea-Zone / Rumanien (Schriftenreihe des Studiengangs Geodäsie und Geoinformatik) - André Nuckelt

Dreidimensionale Plattenkinematik: Strainanaylse auf B-Spline-Approximationsflachen am Beispiel der Vrancea-Zone / Rumanien (Schriftenreihe des Studiengangs Geodäsie und Geoinformatik)

André Nuckelt

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Statistische Analysen eignungsdiagnostischer Daten: Anwendung multivariater Verfahren im Rahmen einer Untersuchung der Eignungsdiagnostik des Berufsförderungswerks Eckert - Ludwig Kreuzpointner

Statistische Analysen eignungsdiagnostischer Daten: Anwendung multivariater Verfahren im Rahmen einer Untersuchung der Eignungsdiagnostik des Berufsförderungswerks Eckert

Ludwig Kreuzpointner

B, Broschiert
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Modellierung multivariater Abhängigkeitsstrukturen auf Finanzmärkten mit archimedischen und hierarchischen archimedischen Copulas - Cornelia Savu

Modellierung multivariater Abhängigkeitsstrukturen auf Finanzmärkten mit archimedischen und hierarchischen archimedischen Copulas

Cornelia Savu

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Nichtparametrische Inferenz für Copulas: Quantitative Risikoanalysen für den deutschen Finanzmarkt (Berichte aus der Statistik) - Jadran Dobric

Nichtparametrische Inferenz für Copulas: Quantitative Risikoanalysen für den deutschen Finanzmarkt (Berichte aus der Statistik)

Jadran Dobric

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Quantitative Abhängigkeitsanalysen basierten bis zur Hälfte des 20. Jahrhunderts überwiegend auf der Normalverteilungsannahme der Daten. Eine solche unterstellte multivariate Verteilungsfamilie zieht jedoch stets ein Wahrnehmungsdefizit der tatsächlichen vorhandenen Abhängigkeitsstruktur nach sich.
Insbesondere in der empirischen Kapitalmarktforschung lassen sich die " Stylized Facts" bezüglich des Verhaltens täglicher Aktienrenditen nicht mehr verleugnen. Die Kenntnisse über das Vorhandensein der Leptokurtosis und der Fat Tails erfordern tiefgreifendere Veränderungen hinsichtlich der angenommenen Abhängigkeitsstrukturen. Das Ziel dieser Arbeit liegt in der Ausarbeitung neuer Verfahren zur Abhängigkeitsanalyse und deren Anwendung auf Daten des deutschen Finanzmarktes.
Mit dem bedeutenden Werk von Nelsen (1999) " Introduction to Copulas" etablierte sich die Copulatheorie zum modernen Instrumentarium der multivariaten Statistik. Die neuartige Darstellung multivariater Verteilungen als Funktion ihrer univariaten Randverteilungen ( siehe Sklar (1959)) bietet uns dabei ungeahnte Möglichkeiten zur Lösung einer Vielzahl von Problemstellungen. Erstmals ist es möglich, die Abhängigkeiten als funktionalen Zusammenhang der Verteilungen der einzelnen Komponenten eines Zufallsvektors darzustellen, so dass eine ausführliche quantitative Analyse der gesamten Abhängigkeitsstruktur durchführbar ist.
In dieser Arbeit haben wir uns zum Ziel gesetzt die Copulatheorie weiterzuentwickeln und sie auf die Bedürfnisse der praktischen Anwender anzupassen. Diesen Anforderungen traten wir durch eine zweiseitige Strategie entgegen. Wir führten zunächst im ersten Teil copulabasierte Abhängigkeitsmaße ein und stellten anschließend im zweiten Teil zwei Verfahren zur Ermittlung der wahren Copula vor.


Untersuchung zur Kalibrierbarkeit von Gassensoren im temperaturzyklischen Betrieb (Aktuelle Berichte aus der Mikrosystemtechnik - Recent Developments in MEMS) - Markus Engel

Untersuchung zur Kalibrierbarkeit von Gassensoren im temperaturzyklischen Betrieb (Aktuelle Berichte aus der Mikrosystemtechnik - Recent Developments in MEMS)

Markus Engel

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Durch den zunehmenden Einfluss der Elektronik und Sensorik in den Alltag des Menschen gewinnen auch Gassensoren immer mehr an Bedeutung, sei es durch sicherheitsrelevante Anwendungen wie im Explosionsschutz oder in Komfortanwendungen wie der Luftgüteüberwachung. Durch Mikrostrukturierung können diese Sensoren bereits preisgünstig und in großer Stückzahl hergestellt werden. Auch für solche massengefertigte Sensoren ist eine geeignete Kalibriermethode unerlässlich. Obwohl hierfür ein großer Bedarf besteht, gibt es bisher nur wenige Möglichkeiten zur Kalibrierung von Gassensoren. Speziell für Halbleitergassensoren und Pellistoren in temperaturzyklischer Betriebsweise besteht ein hoher Forschungsbedarf. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung zur Kalibrierbarkeit von Gassensoren im temperaturzyklischen Betrieb. Es werden hierbei zwei unterschiedliche Sensorprinzipien untersucht, Pellistoren als Wärmetönungssensoren und Halbleitergassensoren. Bei diesen Sensorprinzipien stellt die Betriebstemperatur eine charakteristische Einflussgröße der Sensorreaktion dar, die gezielt variiert wird. Dies wird anhand zweier Anwendungsfälle, der Kraftstofferkennung mit Pellistoren und der Branderkennung mit Halbleitergassensoren illustriert. Für diese teilweise sehr komplexen Anwendungsfälle werden unterschiedliche Kalibriermethoden untersucht und hinsichtlich ihrer Eignung geprüft. Durch chemische Untersuchungen mit Referenzmethoden werden Leitgase bestimmt, mit denen die Brandversuche mit synthetischen Gasen nachgebildet werden ( Leitgasmethode), während in einem zweiten Ansatz die Sensoren hinsichtlich ihres Verhaltens zu einem Bezugssensor gleicher Bauart als Kalibriernormal beurteilt werden ( Referenzsensormethode). Es kommen hierbei verschiedene multivariate Analysemethoden zum Einsatz: Künstliche neuronale Netze ( A N N), die Hauptkomponentenanalyse ( P C A) und die lineare Diskriminanzanalyse ( L D A).


Multivariate Copula-Modelle für Finanzmarktdaten: Eine simulative und empirische Untersuchung (Berichte aus der Statistik) - Christian Köck

Multivariate Copula-Modelle für Finanzmarktdaten: Eine simulative und empirische Untersuchung (Berichte aus der Statistik)

Christian Köck

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Embrechts et al. (1999) haben in ihrer richtungsweisenden Arbeit gezeigt, dass die lineare Korrelation kein geeignetes Maß ist, um die Abhängigkeit zwischen zwei nicht-normal bzw. allgemeiner nicht-elliptisch verteilten Zufallsvariablen zu beschreiben. Als eine Alternative werden sogenannte Copulas vorgeschlagen, die multivariate Verteilungsfunktionen auf dem Einheitskubus mit gleichverteilten Rändern sind und die univariaten Randverteilungen zur gemeinsamen Verteilung zusammenfügen. Sie beinhalten somit die Information über die Abhängigkeitsstruktur der Risikofaktoren. Seitdem erfreuen sich Copula-Modelle im Finanzmarktbereich einer immer größeren Beliebtheit um die Abhängigkeiten zwischen Risikofaktoren zu beschreiben. Im bivariaten Fall wurden Copulas in der wissenschaftlichen Literartur bereits ausführlich diskutiert. Jedoch bietet der multivariate Fall noch immer einige offene Fragen und es ist noch nicht abschließend geklärt, welche Copulas die Charakteristika von Renditen hinreichend beschreiben. Folglich dominieren in der empirischen Arbeit immer noch die Copulas bekannter elliptischer Verteilungen, wie z. B. der Normal- und t-Verteilung, wobei sich letztere als sehr gut geeignet für die Beschreibung der Abhängigkeitsstruktur von Renditen erwiesen hat. In der neueren Literatur erschienen zuletzt einige viel versprechende Alternativen, die auch in höheren Dimensionen noch handhabbar sein und die zugleich über eine hohe Flexibilität bei der Modellierung der Abhängigkeit verfügen sollen. Der Autor gibt eine systematische Darstellung der von der neueren Literatur vorgeschlagenen höherdimensionalen Copula-Modelle und entwickelt eine allgemeine Darstellung für Copulas, die viele bekannte Copula-Klassen als Spezialfälle enthält. Des Weiteren werden Schätzverfahren und Maße zur Beurteilung der Anpassungsgüte an Daten auf ihre Eigenschaften hin simulativ untersucht. Schließlich erfolgt eine Anpassung der vorgestellten Copulas an verschiedene Zeitreihen von. . .

Simulative Untersuchung der Eigenschaften von Testverfahren auf Elliptizität mit Anwendung auf Finanzmarktdaten (Berichte aus der Statistik) - Lia Gogokhia

Simulative Untersuchung der Eigenschaften von Testverfahren auf Elliptizität mit Anwendung auf Finanzmarktdaten (Berichte aus der Statistik)

Lia Gogokhia

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Lebensqualität und berufliche Belastung bei HIV-Infizierten - Inge Waase

Lebensqualität und berufliche Belastung bei HIV-Infizierten

Inge Waase

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Multivariate Datenanalysen von Johanniskraut- und Weidenrindenextrakten: Chromatographische Verfahren in Korrelation zur Wirksamkeit - Kim Wuthold

Multivariate Datenanalysen von Johanniskraut- und Weidenrindenextrakten: Chromatographische Verfahren in Korrelation zur Wirksamkeit

Kim Wuthold

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Multivariate Ausreißer und Datentiefe (Berichte aus der Statistik) - Katharina Cramer

Multivariate Ausreißer und Datentiefe (Berichte aus der Statistik)

Katharina Cramer

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24.05.2022  10