Statistische Methoden der Modellwahl in der Regressionsanalyse

…Ein Grundproblem der statistischen datenanalysist die Überprüfung eines回归模型和handder vorliegenden Daten。in Laufe dieses Jahrhunderts wurde deshalb hierf<s:1> r eine f<s:1> lle von datengest<e:1> tzten Verfahren entwickelt， die under den Stichworten：拟合优度检验，规格检验，模型选择程序，旧模型诊断zusammengefaßt werden können。Die meister dieser Verfahren beruhen entweder der classiischer hypothesis oder darauf, Die Komplexität eines models geignetzu bestrafen。Ziel unseres Vorhabens ist es，《回归分析中的模型问题》，《回归分析中的模型问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》，《回归分析的问题》。Die zentrale Idee ist, das klassische Konzept von p-Werten durch Kurven zu ersetzen, Die einem erlauben, Die Evidenz eines models simulens . ber在ganzes Szenario von konkurrierenden modelellen graphisch zu visualisieren。理论分析方法（Hierzu msssen sowohl theoretische Grundlagen entwickelt）是一种有效的算法（algorithm）和优化软件（deren Software）。Das Vorhaben gliederdersich in drei Teilprojekte: - method of modelmodelwahl…-模型-逆回归模型与物理模型的相互关系。

... Ein Grundproblem der statistischen Datenanalyse ist die Überprüfung eines Regressionsmodells anhand der vorliegenden Daten. Im Laufe dieses Jahrhunderts wurde deshalb hierfür eine Fülle von datengestützten Verfahren entwickelt, die unter den Stichworten: Goodness of Fit Test, Specification Tests, Model Selection Procedures, oder Model Diagnostics zusammengefaßt werden können. Die meisten dieser Verfahren beruhen entweder auf der Idee klassischer Hypothesentests oder darauf, die Komplexität eines Modells geeignet zu bestrafen. Ziel unseres Vorhabens ist es, das Problem der Modellwahl in der Regressionsanalyse unter einem neuen einheitlichen Prinzip zu behandeln, dem Konzept der p-Wert Kurven, wie es von Munk & Czado eingeführt wurde. Die zentrale Idee ist, das klassische Konzept von p-Werten durch Kurven zu ersetzen, die einem erlauben, die Evidenz eines Modells simultan über ein ganzes Szenario von konkurrierenden Modellen graphisch zu visualisieren. Hierzu müssen sowohl theoretische Grundlagen entwickelt als auch effektive Algorithmen und deren Software für die Realisierung der zum Teil sehr rechenintensiven Verfahren bereitgestellt werden. Das Vorhaben gliedert sich in drei Teilprojekte: - Methodik der Modellwahl ... - Modellwahl in Verallgemeinerten Linearen Modellen - Inverse Regressionsmodelle und deren Anwendungen in der Physik ...