Call number:
S 99.0139(367)
In:
Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover
Type of Medium:
Series available for loan
Pages:
348 Seiten
,
Illustrationen, Diagramme
ISBN:
978-3-7696-5273-4
,
9783769652734
ISSN:
0174-1454
Series Statement:
Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 367
Language:
German
,
English
Note:
Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung
Abstract
Abbildungsverzeichnis
Liste der Abkürzungen
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.1.1 Merkmale von geodätischen Daten
1.1.2 Statistische Modelle
1.1.3 Computergestützte und simulationsbasierte geodätische Datenanalyse
1.2 Ziele der Arbeit
1.3 Übersicht der originalen Publikationen zur kumulativen Habilitation
1 TEIL 1: Synopse der Habilitation
2 Optimierungsverfahren und Parameterschätzung in linearen und nicht-linearen Modellen
2.1 Einführung in die Parameterschätzung in linearen Regressionsmodellen
2.2 Vorstellung der ausgewählten nicht-linearen Regressionsmodelle
2.3 MODELL I: Robuste B-Spline Regressionsmodelle
2.3.1 Mathematisches Modell und Algorithmen zur Optimierung von Knotenvektoren
2.3.2 Anwendungsfälle zum MODELL I
2.4 MODELL II: Regressionsmodelle mit autoregressiven Prozessen und t-verteiltem Messrauschen
2.4.1 Mathematisches Modell und GEM-Algorithmen zur Parameterschätzung
2.4.2 Anwendungsfälle zum MODELL II
2.5 MODELL III: Bayessche robuste Regressionsmodelle mit t-verteiltem Messrauschen
2.5.1 Mathematisches Modell
2.5.2 Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC) Algorithmen zur Parameterschätzung
2.5.3 Anwendungsfälle zum MODELL III
2.6 Zusammenfassung des Kapitels
3 Filterungs- und Optimierungsverfahren für die Zustandsschätzung im nicht-linearen Zustandsraum
3.1 Einführung zur verschiedenen Filterungstechniken und zur sequentiellen Bayesschen Zustandsschätzung
3.2 Vorstellung nicht-linearer Filterungstechniken
3.3 FILTERUNGSANSÄTZE I: Stochastisch-analytische Ansätze
3.4 FILTERUNGSANSÄTZE II: Monte-Carlo-Simulationsbasierte Ansätze
3.5 FILTERUNGS ANSÄTZE III: Kombinierte stochastisch-deterministische Ansätze
3.6 Zusammenfassung des Kapitels
4 Simulationsbasierte Methoden für die Inferenzstatistik
4.1 Einführung in Monte-Carlo- und Bootstrapping-Methoden
4.2 Vorstellung der simulationsbasierten Methoden für die Inferenzstatistik
4.3 Simulationsbasierte-Techniken zur Bestimmung von statistischen Momenten und Konfidenzintervallen
4.3.1 BEREICHSSCHÄTZUNG I: Monte Carlo-Methoden zur GUM Unsicherheitsmodellierung
4.3.2 BEREICHSSCHÄTZUNG II: Bootstrapping zur Schätzung des Konfidenzbereichs für den EM-Algorithmus
4.4 Statistische Beurteilung von Schätzergebnissen mit simulationsbasierten Hypothesentests
4.4.1 TESTPROBLEM I: Simulationsbasierter Ansatz für die Modellwahl zur Oberflächenmodellierung von 3D-Punktwolken
4.4.2 TESTPROBLEM II: Bootstrap-Ansatz für das Testen auf Zeitvariabilität eines AR-Prozesses
4.5 Zusammenfassung des Kapitels
5 Zusammenfassung und Ausblick
5.1 Zusammenfassung
5.2 Ausblick
II TEIL 2: Eigene Veröffentlichungen
6 Liste der eigenen Publikation
6.1 Veröffentlichungen zur Kapitel 2
6.2 Veröffentlichungen zur Kapitel 3
6.3 Veröffentlichungen zur Kapitel 4
6.4 Beiträge der Autoren
7 Originalpublikationen
7.1 Originalpublikationen zur Kapitel 2
7.2 Originalpublikationen zur Kapitel 3
7.3 Originalpublikationen zur Kapitel 4
Literaturverzeichnis
Danksagung
Lebenslauf
Location:
Lower compact magazine
Branch Library:
GFZ Library
Permalink