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Nichtparametrische Minimax Theorie

Sommersemester 2022 - LV-Nr. 150 254

Dienstag 14:00-16:00 IA 1/75 Beginn 04.04.

Beschreibung:

Die zweistündige Vorlesung bietet eine Einführung in die nichtparametrische Minimaxtheorie. Neben klassischen Themen werden auch aktuelle Entwicklungen wie Schätzverfahren basierend auf anonymisierten Daten behandelt.
Stichpunkte: Kerndichteschätzung, nichtparametrische Regression, orthogonale Reihenschätzern, untere Schranken, adaptive Verfahren, Minimax-Test, Dekonvolution, „differential privacy“

Literaturhinweise:

Fabienne Comte: Estimation non-paramétrique, Spartacus 2015
Alexander Meister: Deconvolution Problems in Nonparametric Statistics, Springer 2009
Alexandre B. Tsybakov: Introduction to Nonparametric Statistics, Springer 2009
Larry Wassermann: All of Nonparametric Statistics, Springer 2006