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Aus dem Inhalt: 0.1 Danksagung 0.2 Einleitung 1 Allgemeines und Grundlagen 1.1 Die Brownsche Bewegung 2 Die Dualitätsformel des Wienermaßes 2.1 Wienermaß erfüllt Dualitätsformel 2.2 Dualitätsformel charakterisiert Wienermaß 3 Die diskrete Dualitätsformel der Irrfahrt 3.1 Verallgemeinerte symmetrische Irrfahrt erfüllt diskrete Dualitätsformel 3.2 Diskrete Dualitätsformel charakterisiert verallgemeinerte symmetrische Irrfahrt 4 Donskers Theorem und die Dualitätsformeln 4.1 Straffheit der renormierten stetigen Irrfahrt 4.2 Konvergenz der Irrfahrt 5 Anhang
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit zwei Aspekten der statistischen Eigenschaften von Clusterverfahren. Zum einen geht die Arbeit auf die Frage der Existenz von unterschiedlichen Clusteranalysemethoden zur Strukturfindung und deren unterschiedlichen Vorgehensweisen ein. Die Methode des Abstandes zwischen Mannigfaltigkeiten und die K-means Methode liefern ausgehend von gleichen Daten unterschiedliche Endclusterungen. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich näher mit den asymptotischen Eigenschaften des K-means Verfahrens. Hierbei ist die Menge der optimalen Clusterzentren konsistent. Bei Vergrößerung des Stichprobenumfangs gegen Unendlich konvergiert diese in Wahrscheinlichkeit gegen die Menge der Clusterzentren, die das Varianzkriterium minimiert. Ebenfalls konvergiert die Menge der optimalen Clusterzentren für n gegen Unendlich gegen eine Normalverteilung. Es hat sich dabei ergeben, dass die einzelnen Clusterzentren voneinander abhängen.
We formalize and analyze the notions of monotonicity and complete monotonicity for Markov Chains in continuous-time, taking values in a finite partially ordered set. Similarly to what happens in discrete-time, the two notions are not equivalent. However, we show that there are partially ordered sets for which monotonicity and complete monotonicity coincide in continuoustime but not in discrete-time.
Aus dem Inhalt: 1 Abraham Wald (1902-1950) 2 Einführung der Grundbegriffe. Einige technische bekannte Ergebnisse 2.1 Martingal und Doob-Ungleichung 2.2 Brownsche Bewegung und spezielle Martingale 2.3 Gleichgradige Integrierbarkeit von Prozessen 2.4 Gestopptes Martingal 2.5 Optionaler Stoppsatz von Doob 2.6 Lokales Martingal 2.7 Quadratische Variation 2.8 Die Dichte der ersten einseitigen Überschreitungszeit der Brown- schen Bewegung 2.9 Waldidentitäten für die Überschreitungszeiten der Brownschen Bewegung 3 Erste Waldidentität 3.1 Burkholder, Gundy und Davis Ungleichungen der gestoppten Brown- schen Bewegung 3.2 Erste Waldidentität für die Brownsche Bewegung 3.3 Verfeinerungen der ersten Waldidentität 3.4 Stärkere Verfeinerung der ersten Waldidentität für die Brown- schen Bewegung 3.5 Verfeinerung der ersten Waldidentität für spezielle Stoppzeiten der Brownschen Bewegung 3.6 Beispiele für lokale Martingale für die Verfeinerung der ersten Waldidentität 3.7 Überschreitungszeiten der Brownschen Bewegung für nichtlineare Schranken 4 Zweite Waldidentität 4.1 Zweite Waldidentität für die Brownsche Bewegung 4.2 Anwendungen der ersten und zweitenWaldidentität für die Brown- schen Bewegung 5 Dritte Waldidentität 5.1 Dritte Waldidentität für die Brownsche Bewegung 5.2 Verfeinerung der dritten Waldidentität 5.3 Eine wichtige Voraussetzung für die Verfeinerung der drittenWal- didentität 5.4 Verfeinerung der dritten Waldidentität für spezielle Stoppzeiten der Brownschen Bewegung 6 Waldidentitäten im Mehrdimensionalen 6.1 Erste Waldidentität im Mehrdimensionalen 6.2 Zweite Waldidentität im Mehrdimensionalen 6.3 Dritte Waldidentität im Mehrdimensionalen 7 Appendix