Willibald Lausberger
Statistik
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Ralf Krüger
Gleichmäßige Ergodizität von Markovketten Monte Carlo-Verfahren
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Alexandra Rambold
Ausgewählte Verfahren zur Identifikation von Ausreißern und einflußreichen Beobachtungen in multivariaten Daten und Verfahren
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Milan Borkovec
Large Fluctuations in Financial Models
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Johannes Dreesman
Zur statistischen Inferenz in Markov-Feldern: Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren und Modelle mit räumlich variierenden Koeffizienten
Thema der Arbeit ist die Parameterschätzung in Gaußschen Markov Feld Modellen auf einem regulären Gitter. Hierfür wird ein Markov-Chain-Monte-Carlo-Maximum-Likelihood-Schätzer hergeleitet und analysiert, wobei dieser sich gegenüber dem klassischen Verfahren als überlegen erweist.
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Lioba Becker
Minimax-Schätzer für Schätz- und Testverfahren im linearen Regressionsmodell bei Vorinformation
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Leonhard Knorr-Held
Hierarchical Modelling of Discrete Longitudinal Data
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Stefan Tuschl
Fehlende Orthogonalität in uni- und multivariaten Varianzanalyse-Modellen mit ungleichen Zellbesetzungen
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Stefan Wagenpfeil
Dynamische Modelle zur Ereignisanalyse
Im Rahmen dieser Arbeit werden zeitdiskrete Modelle zur Ereignisanalyse mit dynami-schen Effekten vorgestellt, unterteilt nach Ein-Episoden-Ein-Zustands-, Ein-Episoden-Mehr-Zustands- und Mehr-Episoden-Daten. Dabei sind auch Modelle mit nicht proportionalen Hazards zugelassen. Sie sind in Zustandsraumform angegeben.