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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Автор: Hohmann, Daniel
Інші автори: Holzmann, Hajo (Prof. Dr.) (Керівник дипломної роботи)
Формат: Dissertation
Мова:англійська
Опубліковано: Philipps-Universität Marburg 2014
Предмети:
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
Онлайн доступ:PDF-повний текст
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Інтернет

PDF-повний текст

Детальна інфо про примірники із
Шифр: urn:nbn:de:hebis:04-z2014-01176
Дата публікації: 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/
Доступ через URL: https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2014/0117
https://doi.org/10.17192/z2014.0117

Схожі ресурси