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Diplomarbeit
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Diplomarbeit - Konstruktion von NN für Regressionsanalysen - Inhalt
von Daniel Schwamm (09.11.2000)
Aus "Heimat des Dilettantismus"
http://www.daniel-schwamm.de/index.php?pg=diplomarbeit/inhalt
Inhalt
Einleitung
Neuronale Netzwerke und statistische Methoden
Neuronale Netzwerke
Neuronentyp
Topologie
Lernverfahren
Statistische Methoden in der Ökonometrie
Deskriptive Statistik
Schliessende Statistik
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Schätztheorie
Testtheorie
Parametrische und nicht-parametrische Modelle
Neurometrie - ein synthetischer Ansatz
Approximation mit neuronalen Netzwerken
Regressionsmodelle und neuronale Netzwerke
Beispiele
Software-gestützte Konstruktion neuronaler Netzwerke
Neurometricus - ein neurometrisches Werkzeug
Programmiersprache
Programmstruktur
(Entwicklungs-)Umgebung
Durchführung eines neurometrischen Modellbildungsprozesses
Identifikation der Daten
Auswahl der Daten
Deskriptive Analyse der Daten
Kollinearitätsanalyse der Daten
Teilung der Daten
Varianzanalyse der Neurometricus-Mengen
Normierung der Daten
Spezifikation des Modells
Informations- und Selektionskriterien
Regularisierung und Pruning
Strategien zur statistischen Modell-Selektion
Schätzung der Parameter des Modells
Kostenfunktionsanalyse
Maximum-Likelihood-Methode
Gradientenverfahren
Gradient und Hessematrix
Schrittlängen-Berechnungsverfahren
Lokale und globale Verfahren
Resampling
-Verfahren
Diagnose des Modells und der Parameter
Berechnung der globalen Basisergebnisse
Diagnose der Schätzung
Diagnose der Parameter
Diagnose der Residuen
Diagnose der Variablen
Diagnose der Verteilung der Modellstatistiken
Herkömmliche und neurometrische Insolvenzanalysen
Aktualität der Insolvenzproblematik
Theorie der Insolvenz
Prozess der Modellbildung
Erweiterungsvorschläge und Ausblick
© by DanPHPEd - Letzte Änderung: 15. Dezember 2012