Stute, Winfried Empirische Prozesse in der Datenanalyse. (Empirical processes in data analysis). (German) Zbl 0647.62045 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 PDF BibTeX XML Cite \textit{W. Stute}, Jahresber. Dtsch. Math.-Ver. 90, No. 3, 129--144 (1988; Zbl 0647.62045)