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Bei den üblichen multivariaten Dichteschätzern, wie dem Kerndichteschätzer, können nur vollständige Daten zur Schätzung herangezogen werden. Entstehen allerdings Daten mit teilweise bekannten Datenkomponenten, verfallen diese Daten bei der Schätzung. In dieser Arbeit wird ein trivariater Dichteschätzer konstruiert, bei dem alle vorhandenen Daten miteinfließen, und somit eine verbesserte Schätzung der Wahrscheinlichkeitsdichte möglich ist. Nachdem im zweiten Kapitel die benötigten Grundlagen für die Konstruktion des Schätzers erarbeiten werden, wird anschließend im dritten Kapitel der Schätzer konstruiert und auf seine Güte getestet. Im vierten Kapitel wird der konstruierte Schätzer auf Daten einer Studie, die diese Arbeit inspirierte, angewendet.

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Studium im Diplomstudiengang Mathematik an der Universität Rostock

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