Nonparametric estimation in models for unobservable heterogeneity

Nonparametric estimation in models for unobservable heterogeneity

Nonparametric models which allow for data with unobservable heterogeneity are studied. The first publication introduces new estimators and their asymptotic properties for conditional mixture models. The second publication considers estimation of a function from noisy observations of its Radon transf...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Hohmann, Daniel
Další autoři: Holzmann, Hajo (Prof. Dr.) (Vedoucí práce)
Médium: Dissertation
Jazyk:angličtina
Vydáno: Philipps-Universität Marburg 2014
Témata:
Radontransformation
limited-angle-Problem
Asymptotic properties
asymptotische Normalität
Mischung <Mathematik>
mixture model
random-coefficient-Modell
Estimation
asymptotic normality
Mischungsmodell
Radon transform
limited angle problem
nichtparametrisches Schätzen
efficient estimation
Mathematik
random coefficient model
Radon-Transformation
Nichtparametrische Schätzung
nonparametric estimation
Mathematics
On-line přístup:Plný text ve formátu PDF
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Internet

Plný text ve formátu PDF

Informace o exemplářích z:
Signatura: urn:nbn:de:hebis:04-z2014-01176
Datum vydání: 2014-03-18
Datum der Annahme: 2014-02-28
Downloads: 36 (2024), 57 (2023), 64 (2022), 85 (2021), 57 (2020), 104 (2019), 56 (2018)
Lizenz: https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/
Přístupová URL adresa: https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2014/0117
https://doi.org/10.17192/z2014.0117

Podobné jednotky