Robustheitseigenschaften von Dekonvolutionsdichteschätzern bezüglich Missspezifikation der Fehlerdichte

Alexander Meister
Das grundsätzliche Problem der Dekonvolutionsdichteschätzung besteht darin, die Dichte einer Zufallsvariablen aufgrund fehlerbehafteter empirischer Daten zu schätzen. In dieser Dissertation wird erstmals die Situation betrachtet, dass die Fehlerdichte weder exakt bekannt ist noch durch zusätzliche direkte Beobachtungen geschätzt werden kann. Zunächst wird das asymptotische Verhalten des Dekonvolutionskernschätzers bei einer Missspezifikation der Fehlerdichte untersucht. Es wird gezeigt, dass der mittlere integrierte quadratische Fehler gegen einen eingeführten Abstandsbegriff zwischen tatsächlicher und fälschlicherweise verwendeter Fehlerdichte konvergiert bzw. divergiert....
This data repository is not currently reporting usage information. For information on how your repository can submit usage information, please see our documentation.