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Dokumenttyp:
Masterarbeit 
Autor(en):
Niklas van Heiss 
Titel:
Estimation of Prediction Intervals for Next-Day Air Temperatures in South Korea Using D-vine Copula Based Quantile Regression 
Abstract:
In regression analysis, prediction intervals give a range of values that is likely to contain a new observation given the outcome of some predictor variables. A straightforward approach to obtain estimates of such intervals is to predict conditional quantiles of the response variable. In recent years, vine copula-based quantile regression has proven to be a flexible and competitive method in the field of quantile regression. In this thesis, we revisit D-vine copula-based quantile regression follow...    »
 
übersetzter Abstract:
In dieser Masterarbeit betrachten wir die D-vine-copula-basierte Quantilsregression wie sie in Kraus and Czado (2017) vorgestellt wird. Mittels Quantilsregression können beliebige bedingte Quantile einer Zielvariablen in Abhängigkeit von einer Menge von Ko-variablen vorhergesagt werden. Unser Ziel ist es, die Vorhersagefähigkeit von D-vine-copula-basierter und linearer Quantilsregression anhand von Vorhersageintervallen für Temperaturwerte zu vergleichen. Ein Vorhersageintervall gibt einen Berei...    »
 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
DDC:
510 Mathematik 
Betreuer:
Claudia Czado 
Jahr:
2020 
Quartal:
4. Quartal 
Jahr / Monat:
2020-12 
Monat:
Dec 
Seiten/Umfang:
73 
Sprache:
en 
Hochschule / Universität:
Technische Universität München 
Fakultät:
Fakultät für Mathematik 
TUM Einrichtung:
Professur für Angewandte Mathematische Statistik 
Format:
Text 
Annahmedatum:
31.12.2020