Inhaltsangabe: Einleitung: In dieser Arbeit geht es um die Analyse von Daten, in denen Cluster linearer Regression erwartet werden k???nnen. Ein "Cluster linearer Regression" ist ein Teildatensatz, der sich von den ???brigen Daten unterscheidet in Hinsicht auf den Zusammenhang zwischen einer oder mehreren Einflu???gr??????en und einer abh???ngigen Variablen. Dieser Zusammenhang wird pro Gruppe als linear vorausgesetzt ("lineare Regression"). Es werden mehrere Verfahren analysiert, um solche Gruppen zu finden. Mit der ...
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Inhaltsangabe: Einleitung: In dieser Arbeit geht es um die Analyse von Daten, in denen Cluster linearer Regression erwartet werden k???nnen. Ein "Cluster linearer Regression" ist ein Teildatensatz, der sich von den ???brigen Daten unterscheidet in Hinsicht auf den Zusammenhang zwischen einer oder mehreren Einflu???gr??????en und einer abh???ngigen Variablen. Dieser Zusammenhang wird pro Gruppe als linear vorausgesetzt ("lineare Regression"). Es werden mehrere Verfahren analysiert, um solche Gruppen zu finden. Mit der "Fixpunktcluster-Analyse" wird ein neues Verfahren vorgestellt und mit Hilfe von statistischer Theorie und Simulations-Studien untersucht. Es hat gegen???ber den "klassischen" Verfahren den Vorteil, dass Fixpunktcluster unempfindlich gegen???ber Ver???nderungen in "entfernten" Teilen der Daten (z.B. Ausrei???er) sind. Das Verfahren l???sst sich auch auf andere Probleme der Clusteranalyse ???bertragen. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis4 English abstract 3 1.Einf???hrung7 1.1Das Problem 7 1.2Modelle f???r die Clusteranalyse (Teil I) 9 1.3Exkurs: Angemessenheit von Modellen 10 1.4Fixpunktcluster (Teil II und III) 12 1.5Vergleich der Verfahren (Teil IV) 13 1.6Formale und stilistische Bemerkungen 14 1.7Bezeichnungen 15 I.Mischungen linearer Regressionen17 2.Modellierung17 3.Ans???tze zur Analyse der Modelle22 3.1Wechselpunktprobleme 22 3.2Kleinste Quadrate 23 3.3Parametersch???tzung im Mischmodell 24 3.4Parametersch???tzung im Fixed Partition Model 28 3.5Alternative Ans???tze 30 3.5.1Robuste Regression 30 3.5.2Schwache Hierarchien 33 4.Einf???hrung: Identifizierbarkeit 34 5.Beispiele f???r Nicht-Identfizierbarkeit 38 6.Identifizierbarkeitsresultate 43 II.Fixpunktcluster 54 7.Einf???hrung: Fixpunktcluster 54 7.1Cluster und Ausrei???er: Die allgemeine Fixpunktcluster-Idee 54 7.2Beispiel: Fixpunktcluster f???r 0-1-Vektoren 60 7.3Fixpunktcluster und die Selbstorganisation der Wahrnehmung 62 8.Fixpunktcluster im Regressionsfall63 8.1Regressions-Fixpu
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