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Schätzung des minimalen mittleren quadratischen Fehlers mit variabler Metrik und zensierten Daten
No full textEine optimale Metrik auf einem gegebenen Stichprobenraum wird approximiert. Dabei wird die Zensierung der Daten berücksichtigt. Anhand von medizinischen Daten wird die Bedeutung der Prädiktoren bei der Behandlung von Brustkrebs untersucht.Given a set of censored observations an optimal metric is estimated. The importance of predictors in the treatment of breast cancer is studied
Asymptotische Entwicklungen des Robbins-Monro-Prozesses
Get PDFZur Schätzung der Nullstelle x einer unbekannten Regressionsfunktion, deren Funktionswert f(X(n)) an der Stelle X(n) nur mit einem zufälligen Fehler V(n) mittels Y(n)=f(X(n))-V(n) beobachtet werden kann, schlugen Robbins und Monro (1951) die Rekursion X(n+1)=X(n)-a/n Y(n) vor. In der vorliegenden Arbeit werden Edgeworth-Entwicklungen des Robbins-Monro-Prozesses vorgestellt, welche eine Approximation der Verteilungsfunktion von sqrt(n)(X(n)-x) mit Resttermen der Ordnung o(1/sqrt(n)) und o(1/n) ermöglichen.
Ausgehend von einer Idee von Walk zur linearen Approximation des Robbins-Monro-Prozesses wird die Rekursion in eine Summe von Multilinearformen in den Beobachtungsfehlern V(n) aufgelöst. Die Gültigkeit dieser Darstellungen wird in Kapitel 1 für quasi- und sublineare Regressionsfunktionen nachgewiesen.
In Kapitel 2 werden die Entwicklungen der ersten vier Kumulanten der Darstellungsformen ermittelt. Dadurch ist die Form der Edgeworth-Entwicklung bereits festgelegt. Die dort gefundene asymptotische Entwicklung der Verzerrung könnte auch für weitere stochastische Approximationsverfahren von Interesse sein, da sie eine Korrektur des rekursiven Schätzers erlaubt.
Zum Nachweis der Gültigkeit der Edgeworth-Entwicklungen der Darstellungsformen werden in Kapitel 3 die Methode der charakteristischen Funktionen und das Smoothing Lemma von Esseen verwendet. Der Beweis baut auf Ideen von Helmers, Callaert, Janssen, Veraverbeke, Bickel, Goetze und van Zwet auf, die Edgeworth-Entwicklungen für L- und U-Statistiken untersucht haben.
In Kapitel 4 werden diese Ergebnisse auf den Robbins-Monro-Prozess angewendet. Damit kann die Überdeckungswahrscheinlichkeit von Konfidenzintervallen für x mit einem Restterm der Ordnung O(1/n) angegeben werden. Weitere Folgerungen betreffen Cornish-Fisher-Entwicklungen der Quantilfunktion und eine Edgeworth-Korrektur der Verteilungsfunktion
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
A stochastic Remes algorithm
No full textAbstractWe treat the linear Tchebycheff approximation problem for a regression function ƒ ϵ C2[0, 1]. A stochastic Remes algorithm which uses only estimates of first derivatives is proposed and investigated for almost sure convergence and rate of convergence
On cross-validation in kernel and partitioning regression estimation
No full textThe paper deals with the approximation of the best deterministic choice (minimizing mean integrated squared error) of the parameter in naive kernel and cubic partitioning regression estimation by cross-validation. The result is essentially distribution-free.Regression estimate Naive kernel Cubic partition Mean integrated squared error (MISE) Best deterministic parameter choice Cross-validation
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