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Schätzung mithilfe von Boosting

  • Moritz Berger
Chapter
Part of the BestMasters book series (BEST)

Zusammenfassung

Um Schätzungen für die Modelle, die in den Abschnitten 2.2 und 2.5 vorgestellt wurden, zu erhalten, wäre es am einfachsten, die Maximum-Likelihood-Schätzer der logistischen Regressionsmodelle (2.11) und (2.13) zu berechnen. Für die vorliegenden Modelle ist dies jedoch problematisch. Einer der Gründe ist die große Anzahl an Parametern der Modelle. Vor allem, falls die Anzahl zu schätzender Parameter größer ist als die Anzahl an Beobachtungen, sind die Maximum-Likelihood-Schätzer ungenau oder gar nicht eindeutig definiert. Siehe dazu auch [Hastie et al., 2009].

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

Authors and Affiliations

  • Moritz Berger
    • 1
  1. 1.Seminar für angewandte Stochastikc/o LMU München Institut für Statistik,MünchenDeutschland

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