W seminararbeit Muster

Titel: Eine Familie von Mustern mit Umkehr mit interessanten Vermeidungseigenschaften In diesem Vortrag werde ich einige grundlegende Regressionsmodelle (normale und möglicherweise nicht-normale Daten) überprüfen, wenn ich davon ausgehe, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind. Ich erweitere diese Grundlegendenmodelle mit einer Lockerung der Annahme unabhängiger Fehler und studiere mögliche räumliche Muster von Fehlerbegriffen. Ich werde einige reale Datenanalysen durch den Vortrag zeigen. Jean-Marie De Koninck ist seit mehr als vierzig Jahren Forscher und Professor für Mathematik an der Université Laval und ist der wissenschaftlichen Gemeinschaft für seine Arbeit in der analytischen Zahlentheorie bekannt. Er ist Autor von 15 Büchern und 150 Peer-Review-Artikeln in wissenschaftlichen Zeitschriften. Heute ist er emeritierter Professor. Professor De Koninck moderierte auch seine eigene wissenschaftswissenschaftliche Fernsehsendung “C`est mathématique!”, die auf dem französisch-kanadischen Sender (Canal Z) und später auf TFO (Télévision franéaise de l`Ontario) ausgestrahlt wurde. 2005 gründete er das Programm Sciences and Mathematics in Action (SMAC), dessen Ziel es ist, Kinder für Naturwissenschaften und Mathematik zu begeistern. Er ist in der Öffentlichkeit als Gründer der Operation Red Nose bekannt, einer Verkehrssicherheitsoperation, an der über 55.000 Freiwillige in ganz Kanada beteiligt sind. Während der zehn Jahre, in der er als Präsident der Table québécoise de la sécurité routiére tätig war, war er auch sehr aktiv in den Medien. Heute ist er Vorstandsmitglied der Société de l`assurance automobile du Québec. Viele haben ihn auch als Farbkommentator für national im Fernsehen übertragene Schwimmveranstaltungen gesehen. Das Studium von Wörtern, die Muster vermeiden, ist ein Hauptthema in der Kombinatorik über Wörter, die von Thue und anderen erforscht wird.

Die Umkehrkarte ist auch ein grundtheoretischer Begriff in der Kombinatorik auf Wörtern, und es ist daher natürlich, dass in letzter Zeit an Mustern mit Umkehrungen gearbeitet wurde. Shallit fragte kürzlich, ob die Anzahl der binären Wörter, die xxx-R vermeiden, polynomisch mit der Länge oder exponentiell wächst. Die überraschende Antwort (von C. und Rampersad) lautet “Weder”. Wie Adamczewski bemerkt hat, impliziert dies, dass die Sprache der binären Wörter, die xxx-R vermeiden, nicht kontextfrei ist – ein Ergebnis, das sich bisher dem Beweis durch Standardmethoden widersetzt hat. Abstract: In vielen Anwendungen unterliegen Kovariaten Messfehlern. Während es eine umfangreiche Literatur über Messfehlerprobleme in Regressionseinstellungen gibt, ist sehr wenig über die Auswirkungen von kovariaten Messfehlern auf die Abhängigkeitsparameterschätzung in multivariaten Modellen bekannt. In dieser Arbeit behandeln wir das letztgenannte Problem mithilfe eines bedingten Copula-Modells und zeigen, dass die Schätzungen des Abhängigkeitsparameters erheblich verzerrt sein können, wenn der kovariate Messfehler in der Analyse ignoriert wird.

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