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Gibt es ein verlassliches Entscheidungskriterium fur die Wahl des Kurventyps bei einer Kurvenanpassung? Lasst sich Ockhams Rasiermesser vermittels dieses Kriteriums rechtfertigen? Existiert fur dieses Kriterium eine wissenschaftstheoretische Rechtfertigung? Diese Fragen bilden das Zentrum des Problems der Kurvenanpassung. In dieser Arbeit werden die Loesungsansatze von Turney sowie Forster und Sober analysiert. Dabei werden gewisse Schwachen der Konzepte herausgearbeitet. Der Kern der Arbeit besteht aus der Entwicklung eines alternativen Loesungskonzepts, dessen Verlasslichkeit durch die bereits zuvor zur Analyse der bekannten Konzepte durchgefuhrten Computersimulationen aufgezeigt wird und das sich daruber hinaus wissenschaftstheoretisch rechtfertigen lasst. Forsters und Sobers Konzept basiert auf dem Akaike Information Criterion (AIC). Das hier entwickelte Konzept basiert hingegen auf dem Bayes Information Criterion (BIC). In dieser Arbeit werden abschliessend erneute Computersimulationen durchgefuhrt, mithilfe derer die Qualitat der bislang verwendeten Kriterien (AIC, BIC und Kreuzvalidierung) fur den Fall kleiner Datenmengen analysiert werden.
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Gibt es ein verlassliches Entscheidungskriterium fur die Wahl des Kurventyps bei einer Kurvenanpassung? Lasst sich Ockhams Rasiermesser vermittels dieses Kriteriums rechtfertigen? Existiert fur dieses Kriterium eine wissenschaftstheoretische Rechtfertigung? Diese Fragen bilden das Zentrum des Problems der Kurvenanpassung. In dieser Arbeit werden die Loesungsansatze von Turney sowie Forster und Sober analysiert. Dabei werden gewisse Schwachen der Konzepte herausgearbeitet. Der Kern der Arbeit besteht aus der Entwicklung eines alternativen Loesungskonzepts, dessen Verlasslichkeit durch die bereits zuvor zur Analyse der bekannten Konzepte durchgefuhrten Computersimulationen aufgezeigt wird und das sich daruber hinaus wissenschaftstheoretisch rechtfertigen lasst. Forsters und Sobers Konzept basiert auf dem Akaike Information Criterion (AIC). Das hier entwickelte Konzept basiert hingegen auf dem Bayes Information Criterion (BIC). In dieser Arbeit werden abschliessend erneute Computersimulationen durchgefuhrt, mithilfe derer die Qualitat der bislang verwendeten Kriterien (AIC, BIC und Kreuzvalidierung) fur den Fall kleiner Datenmengen analysiert werden.