Modellwahl und statistische Inferenz

Wissenschaftsdisziplinen

Mathematik (100%)

Keywords

MODEL SELECTION, MODEL UNCERTAINTY, POST-MODEL-SELECTION ESTIMATION, RESAMPLING, EFFECTS OF MODEL SELECTION ON INFERENCE

Abstract

In vielen statistischen Andwendungen findet vor der Modell-Anpassung und Inferenz eine (formelle oder informelle) auf den Daten basierende Modellselektion statt. Obwohl statistische Eigenschaften von Inferenzprozeduren (z.B. von Schätzern oder Konfidenzmengen) offensichtlich von dieser "Modell- Unsicherheit" beeinflußt werden, wird das Problem von der überwältigenden Mehrheit der theoretischen Analysen von Inferenzprozeduren ignoriert; meist wird angenommen, das statistische Modell wäre ohne Zuhilfenahme der Daten gewählt worden. Breimann (1992) bezeichnet dies als "a quiet scandal in the statistical community". Das vorliegende Projekt zielt auf ein besseres Verständniss der Auswirkungen von Modellselektion auf nachfolgende statistische Inferenz ab.