Funktionale Modelle bei zeitstrukturierten Daten

研究进展与发展计划schlägt关于当代社会发展的模型研究，关于现代社会发展的研究。大北sollen参数化模型，大北夜间参数化模型，大北参数化模型，大北参数化模型，大北参数化模型，大北参数化模型，大北参数化模型，大北参数化模型。模型sollen mit Hilfe von Penalisierter样条回归，因此genannten p样条geschätzt werden。[3][4][3][3][3][1][3][1][3][3]。[2][2][1][1][1][1][1][1]。Die verfolgten Modelle sollen genutzt werden, um interseits im Zeitreihenkontext functionale Modelle zu schätzen and weiter zu etablieren。在夜间参数化的模型中建立它的sollen纵向数据模型，并建立hilife von P-Splines geschätzt werden。现代统计方法——《新统计计划》（Projekt verfolt neue）——对时代结构的分析。

Das beantragte Projekt schlägt die Modellierung von zeitstrukturierten Daten mit Hilfe von modernen, glatten Strukturen vor. Dabei sollen parametrische Modelle durch nicht-parametrische Modelle ersetzt und exibler gestaltet werden. Die resultierenden komplexen funktionalen Modelle sollen mit Hilfe von Penalisierter Spline Regression, so genannten P-Splines geschätzt werden. Darüber hinaus sollen dynamische Faktormodelle zum Einsatz kommen, um (multivariate) Zeitreihen vorherzusagen. Ein weiterer Aspekt betrifft die Dichteschätzung von multivariaten, zeitstrukturierten Daten. Die verfolgten Modelle sollen genutzt werden, um einerseits im Zeitreihenkontext funktionale Modelle zu schätzen und weiter zu etablieren. Andererseits sollen longitudinale Daten in nicht-parametrischer Form modelliert und mit Hilfe von P-Splines geschätzt werden. Das Projekt verfolgt neue, moderne statistische Methodik angewandt auf zeitstrukturierte Daten.