Empirische Prozesse in der Datenanalyse. (Empirical processes in data analysis). (German) Zbl 0647.62045

Stute, Winfried

Jahresber. Dtsch. Math.-Ver. 90, No. 3, 129-144 (1988).

In der vorliegenden Arbeit beschreibt der Autor die vielfältigen Möglichkeiten, die Theorie empirischer Prozesse in der Datenanalyse anzuwenden. Folgende Themenkreise werden behandelt: Schätzung von Parametern, größenverzerrte Schätzungen, empirische Bayes- Schätzungen, zensierte Daten, autoregressive Schemata, Dichteschätzungen, Regressionsfunktionen und bedingte empirische Verteilungsfunktionen, gleichmäßige Konvergenz von Maßen (Glivenko-Cantelli-Resultate).
Für jeden, der sich für diese Gebiete interessiert - und hier sind nicht nur die Fachleute angesprochen -, gibt diese gelungene Abhandlung einen verständlichen Überblick mit vielen nützlichen Literaturhinweisen für das weitere Studium.

Reviewer: P.Gaenssler

MSC:

62G05	Nonparametric estimation
60G57	Random measures
62C12	Empirical decision procedures; empirical Bayes procedures
62G30	Order statistics; empirical distribution functions

Keywords:

empirical processes; empirical Bayes estimators; censored data; autoregressive schemes; density estimation; regression functions; conditional empirical distributions; uniform convergence of measures; biased estimation