Teaching

Die Masterarbeit befasst sich mit einer neuartigen Methode innerhalb der nichtparametrischen Dichteschätzung, die auf sogenannten Epi-Splines beruht. Zunächst geht es in der Arbeit um die Aufbereitung eines Artikels von Johannes O. Royset und Roger J-B Wets zur Schätzung eindimensionaler Dichten mittels exponentieller Epi-Splines. Dieser Ansatz wird schließlich in der Arbeit auf den zweidimensionalen Fall erweitert und es wird dabei das theoretische Fundament zur Schätzung bivariater Dichtefunktionen gelegt. Hierbei wird unter anderem eine Konsistenz-Aussage der entstehenden Dichteschätzer für eine spezielle Klasse von Dichten hergeleitet. Empirische Studien, die vor allem für den eindimensionalen Fall durchgeführt wurden, bildeten die Grundlage, um sowohl mögliche Potentiale als auch Schwachstellen des Schätzverfahrens aufzudecken.

Diese Arbeit ist in sechs Kapitel unterteilt. Die Einleitung dient einerseits der Erläuterung der praktischen Problemstellung am Beispiel der Computertomographie und andererseits bereits der Einführung einiger grundlegender Objekte, welche vor allem im zweiten Teil eine übergeordnete Rolle spielen werden. Weiterhin die Methode der gefilterten Rückprojektionen zur Invertierung der Radontransformation vorgestellt und deren Vor- und Nachteile beleuchtet. Das zweite Kapitel legt zunächst alle theoretischen Grundlagen für die Entwicklung der Theorie und erläutert die mathematische Seite des neuen Verfahrens zur Invertierung der Radontransformation. Im Zuge dessen ergibt sich auch ein neues Ergebnis über lineare stetige Funktionale in Hilberträumen mit reproduzierenden Kernen. Kapitel 2 endet mit dem Invertierungstheorem, welches den Mittelpunkt dieser Arbeit darstellt. Es erlaubt eine Approximation der inversen Radontransformation, die viel weniger Anforderungen an die Messdaten stellt, als beispielsweise die gefilterte Rückprojektion. Die hier entwickelte Methode wird im Folgenden der Einfachheit halber Kernmethode genannt werden. Kapitel 3 befasst sich damit, ein konkretes Beispiel von Kernfunktionen im Sinne der entwickelten Theorie aufzubereiten, um diese in einer praktischen Problemstellung verwenden zu können. Weiterhin wird der Einfluss von einigen weiteren Parametern erläutert, welche bei der Approximation eine Rolle spielen. In den letzten Kapiteln wird zunächst eine kurze Erklärung der benutzten Numerik gegeben. Dann wird die Kernmethode mit verschiedenen Datensätzen getestet und untersucht. Schlussendlich werden die Ergebnisse der Kernmethode mit denen der gefilterten Rückprojektion verglichen. Der Schluss beinhaltet einige weiterführende Aspekte und gibt mögliche Anhaltspunkte für weitere Untersuchungen der Kernmethode.

Die Masterarbeit befasst sich mit einer nichtparametrischen Variante der Dichteschätzung, den Kerndichteschätzern. Im Mittelpunkt stehen gleichmäßige und punktweise Approximationen der unbekannten Dichte in Wahrscheinlichkeit durch einen Kerndichteschätzer. Diese Approximationen bilden die Grundlage zur Bestimmung von universalen Konfidenzmengen. Im Fall punktweiser Approximationen werden die resultierenden universalen Konfidenzmengen mit bekannten asymptotischen Aussagen verglichen. Der Schwerpunkt liegt jedoch auf der Bestimmung von Konfidenzmengen für obere Niveaumengen der unbekannten Dichte, welche in der explorativen Statistik eine wesentliche Rolle spielen. Die benötigten gleichmäßigen Approximationen der Dichte in Wahrscheinlichkeit liegen Arbeiten von Frau Professor Vogel und Frau Dünnbier vor. Diese Möglichkeiten werden in der Arbeit aufgegriffen und abgeändert. Die Voraussetzungen an die unbekannte Dichte werden abgeschwächt und es wird gezeigt, dass die Hölder- Stetigkeit der Dichte hinreichend ist, um Approximationen der Dichte in Wahrscheinlichkeit zu erhalten. Basierend auf der Definition geeigneter multivariater Kernfunktionen wird eine Abschätzung des gleichmäßigen Bias für hinreichend glatte Dichten unter Berücksichtigung einer allgemeineren Bandbreitenmatrix angegeben, welche ebenfalls in die Approximation der Dichte in Wahrscheinlichkeit einfließt. Es wird gezeigt, dass die Angabe der universalen Konfidenzmengen für obere Niveaumengen der Dichte über die Bestimmung von oberen Niveaumengen des Kerndichteschätzers zu realisieren ist. Auf Grundlage dieser Aussage und der fast sicheren Hölder- Stetigkeit des Kerndichteschätzers werden allgemeine multivariate Algorithmen vorgeschlagen und in der Statistiksoftware R umgesetzt. Die Algorithmen ermöglichen eine äußere und innere Approximation der oberen Niveaumengen des realisierten Kerndichteschätzers. Es wird gezeigt, dass sich die fast sicher Hölder- Stetigkeit des Kerndichteschätzers unter bestimmten Voraussetzungen an die unbekannte Dichte abschwächen lässt und so eine verbesserte Laufzeit der Algorithmen zu erreichen ist. Insbesondere für uni- und bivariate Kerndichteschätzer bilden die vorgeschlagenen Algorithmen eine erste Grundlage die oberen Niveaumengen des Kerndichteschätzers auch ohne weitere Strukturaussagen, wie die Konvexität oder Sternförmigkeit der Niveaumengen, zu bestimmen.

In dieser Arbeit werden Konfidenzintervalle für die Risikomaße Value-at-Risk und Average Value-at-Risk abgeleitet. Dies geschieht jeweils unter Benutzung der empirischen Verteilungsfunktion und unter Verwendung von Kerndichteschätzern. Abschließend werden die theoretischen Ergebnisse in einer Computersimulation umgesetzt.

Orthogonalreihenschätzer werden verwendet um verauschte Funktionen (Regressionsmodell) oder Wahrscheinlichkeitsdichte von einen gegebenen Satz an Zufallszahlen auf eine nichtparametrische Art zu schätzen. Deren Erwartungstreue und Konsistenz wird gezeigt. Die optimale Anzahl an Orthogonalfunktionen, der sogenannte Glättungsparameter, hängt von der Funktion oder Dichte ab, welche geschätzt werden soll. Dieser Parameter kann durch Verwendung von Kriterien bestimmt werden, welche ebenfalls in dieser Arbeit behandelt werden. Beispiele demonstrieren Schätzungen mit verschiedenen Basen, Glättungsparamtern, sowie Kriterien. Das verwendete Code-Paket wurde für MATLAB geschrieben und ist dieser Arbeit angehangen. Es enthält Schätzer, Kriterien und Orthonormalsysteme, welche alle in dieser Arbeit vorgestellt wurden. Weiterhin wird die Verwandtschaft zwischen Orthogonalreihenschätzern und Kernschätzern gezeigt.