Versuchsplanung bei nicht-konkaven Optimalitätskriterien
- Die statistische Versuchsplanung beschäftigt sich mit der optimalen Wahl von Versuchsbedingungen. Dies ist unter anderem beim Schätzen von Regressionsparametern von Bedeutung. Bei der klassischen Versuchsplanung werden hierfür konkave Optimalitätskriterien verwendet. Diese Arbeit beschäftigt sich mit nicht-konkaven Optimalitätskriterien, welche entweder aufgrund einer Sandwichstruktur der Varianz des zu schätzenden Parameters entstehen oder bei denen die A-Priori-Verteilung vom Versuchsplan abhängt. Traditionelle Ergebnisse der klassischen Versuchsplanung werden auf diese Situation übertragen. Unter anderem werden notwendige Bedingungen für Optimalität hergeleitet und Schranken für die maximal benötigte Anzahl an Trägerpunkten bestimmt.
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| Author: | Ina BurghausGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-43329 |
| Referee: | Holger DetteORCiDGND, Herold DehlingGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2015/03/24 |
| Date of first Publication: | 2015/03/24 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2014/12/17 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Versuchsplanung; Polynomiale Regression; Nichtlineare Regression; A-priori-Verteilung; Orthogonale Polynome |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| faculties: | Fakultät für Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
