Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
In dieser Arbeit wird eine neue Methode zur monotonen Schätzung von Regressionsfunktionen im nichtparametrischen Kontext vorgestellt. Ausgehend von einer nichtparametrischen Schätzung der Regressionsfunktion ohne Monotoniebedingung, wird mittels Kernmethoden ein monotoner Schätzer der Regressionsfunktion konstruiert. Die wesentliche Idee dieses Ansatzes besteht darin, einen Dichteschätzer auf die unbedingte Regressionsschätzung anzuwenden, wodurch eine streng monotone Schätzung der inversen Regressionsfunktion resultiert. Durch numerische Invertierung erhält man einen streng monotonen Schätzer für die originäre Regressionsfunktion. Für diese monotonen Schätzer wird eine asymptotische Normalität bewiesen. In einer Simulationsstudie wird der neue Schätzer mit zwei anderen nichtparametrischen monotonen Regressionsschätzern verglichen. Schließlich wird das Konzept der Monotonisierung auf Varianzschätzer übertragen.