Estimation of minimum mean squared error with variable metric from censored observations

Strobel, Matthias

Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-4833

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DC Element	Wert	Sprache
dc.contributor.advisor	Walk, Harro (Prof. Dr.)	de
dc.contributor.author	Strobel, Matthias	de
dc.date.accessioned	2008-06-17	de
dc.date.accessioned	2016-03-31T08:35:41Z	-
dc.date.available	2008-06-17	de
dc.date.available	2016-03-31T08:35:41Z	-
dc.date.issued	2008	de
dc.identifier.other	282426035	de
dc.identifier.uri	http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-35333	de
dc.identifier.uri	http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/4850	-
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.18419/opus-4833	-
dc.description.abstract	Eine optimale Metrik auf einem gegebenen Stichprobenraum wird approximiert. Dabei wird die Zensierung der Daten berücksichtigt. Anhand von medizinischen Daten wird die Bedeutung der Prädiktoren bei der Behandlung von Brustkrebs untersucht.	de
dc.description.abstract	Given a set of censored observations an optimal metric is estimated. The importance of predictors in the treatment of breast cancer is studied.	en
dc.language.iso	en	de
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	de
dc.subject.classification	Nichtparametrische Regression , medizinische Statistik	de
dc.subject.ddc	510	de
dc.subject.other	nonparametric regression , noise estimation , breast cancer	en
dc.title	Estimation of minimum mean squared error with variable metric from censored observations	en
dc.title.alternative	Schätzung des minimalen mittleren quadratischen Fehlers mit variabler Metrik und zensierten Daten	de
dc.type	doctoralThesis	de
dc.date.updated	2015-03-03	de
ubs.dateAccepted	2008-02-13	de
ubs.fakultaet	Fakultät Mathematik und Physik	de
ubs.institut	Institut für Stochastik und Anwendungen	de
ubs.opusid	3533	de
ubs.publikation.typ	Dissertation	de
ubs.thesis.grantor	Fakultät Mathematik und Physik	de
Enthalten in den Sammlungen:	08 Fakultät Mathematik und Physik

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