TY  - THES
AB  - Das Hauptziel der vorliegenden Dissertation ist die Einführung von Extremwertmodellen in der Diskriminanzanalyse. Die klassische Diskriminanzanalyse konzentriert sich auf Normalverteilungs und nichtparametrische Modelle, bei denen im zweiten Fall die unbekannten Dichten durch Kerndichten ersetzt werden, die auf der Lernstichprobe basieren. Im Folgenden nimmt man an, dass es genügt die Klassifizierung auf Basis von Überschreitungen über einer Schranke vorzunehmen. Diese Überschreitungen können als Beobachtungen im bedingten Rahmen interpretiert werden. Daher ist lediglich die statistische Modellierung von abgeschnitten Verteilungen erforderlich. In diesem Zusammenhang ist eine nichtparametrische Modellierung nicht adäquat, da die Methode bezüglich der Kerndichte im Bereich der oberen Flanke nicht exakt ist. Dennoch kann eine abgeschnittene Verteilung wie die Normalverteilung verwendet werden. Es ist das primäre Ziel, abgeschnittene Normalverteilungen durch geeignete verallgemeinerte Pareto-Verteilungen zu ersetzen und Eigenschaften und die Beziehung der Diskriminanzfunktionen in beiden Modellen zu untersuchen. Anders als beim klassischen Vorgehen in der Diskriminanzanalyse wird auch die Konvergenz der klassischen Diskriminanzfunktionen untersucht.
AU  - Manjunath, Bangalore G.
DA  - 2010
KW  - Diskriminanzanalyse
KW  - Extremwertmodell
KW  - Discriminant analysis
KW  - Gaussian model
KW  - Truncation
KW  - Generalized Pareto distributions
KW  - Hüsler-Reiss triangular arrays
LA  - eng
PY  - 2010
TI  - Extremal discriminant analysis
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-4609
Y2  - 2024-12-26T20:41:48
ER  -