Neue Methoden zur Charakterisierung der QSAR-Anwendungsdomäne: Modifizierte Kerndichteschätzung der Vorhersagegüte empirisch abgeleiteter Modelle in der Chemie 2012th Edition

Neue Methoden zur Charakterisierung der QSAR-Anwendungsdomäne: Modifizierte Kerndichteschätzung der Vorhersagegüte empirisch abgeleiteter Modelle in der Chemie 2012th Edition book cover

Neue Methoden zur Charakterisierung der QSAR-Anwendungsdomäne: Modifizierte Kerndichteschätzung der Vorhersagegüte empirisch abgeleiteter Modelle in der Chemie 2012th Edition

Author(s): Max Nedden (Author)

  • Publisher: Vieweg+Teubner Verlag
  • Publication Date: 10 Jun. 2012
  • Edition: 2012th
  • Language: German
  • Print length: 549 pages
  • ISBN-10: 3834824887
  • ISBN-13: 9783834824882

Book Description

In vielen Lebensbereichen nutzen wir Modelle, um Vorgänge, die in ihrer Gänze nicht hin­rei­chend erfassbar sind, auf einfachere Zusammenhänge zurückzu­füh­ren. Oft sind solche Modelle empirisch abgeleitet, d.h. sie verallgemeinern in ein­zelnen Be­ob­achtungen gefundene Muster. Doch wie ähnlich muss ein unbe­kanntes Datum den zuvor gemachten Beobachtungen sein, damit die identifi­zier­ten Muster noch darauf übertragbar sind? Was bedeutet Ähnlichkeit in diesem Zusammenhang und wie ist sie mathematisch zu umschreiben? Welche Zusatzinformationen kön­nen die Belast­barkeit empirisch abgeleiteter Modelle charakterisieren? Am Bei­spiel der für die Theoretische Chemie bedeutenden Modellklasse der quantita­tiven Struktur-Wir­kungs-Beziehungen (QSARs) ent­wickelt Max Nedden auf Basis nichtparametrischer Kerndichteschätzung uni­ver­sell einsetzbare Methoden, die eine Einschätzung der Vorhersagegüte empi­risch abgeleiteter Modelle ermög­lichen. Ausführliche Grund­lagenkapitel zu den wahrscheinlichkeits- und graphen­theoretischen Hintergründen sowie den rele­van­ten Begrifflichkeiten der Chemie eröffnen nicht nur Mathematikern und Chemikern einen Zugang zu der behan­del­ten Materie.

Editorial Reviews

From the Back Cover

In vielen Lebensbereichen nutzen wir Modelle, um Vorgänge, die in ihrer Gänze nicht hin­rei­chend erfassbar sind, auf einfachere Zusammenhänge zurückzu­füh­ren. Oft sind solche Modelle empirisch abgeleitet, d.h. sie verallgemeinern in ein­zelnen Be­ob­achtungen gefundene Muster. Doch wie ähnlich muss ein unbe­kanntes Datum den zuvor gemachten Beobachtungen sein, damit die identifi­zier­ten Muster noch darauf übertragbar sind? Was bedeutet Ähnlichkeit in diesem Zusammenhang und wie ist sie mathematisch zu umschreiben? Welche Zusatzinformationen kön­nen die Belast­barkeit empirisch abgeleiteter Modelle charakterisieren? Am Bei­spiel der für die Theoretische Chemie bedeutenden Modellklasse der quantita­tiven Struktur-Wir­kungs-Beziehungen (QSARs) ent­wickelt Max Nedden auf Basis nichtparametrischer Kerndichteschätzung uni­ver­sell einsetzbare Methoden, die eine Einschätzung der Vorhersagegüte empi­risch abgeleiteter Modelle ermög­lichen. Ausführliche Grund­lagenkapitel zu den wahrscheinlichkeits- und graphen­theoretischen Hintergründen sowie den rele­van­ten Begrifflichkeiten der Chemie eröffnen nicht nur Mathematikern und Chemikern einen Zugang zu der behan­del­ten Materie.

About the Author

Während seines Promotionsstudiums an der Universität Bayreuth war Max Nedden von 2005 bis 2009 als Doktorand und wissenschaftliche Hilfskraft im Fachbereich Analytik und Ökotoxikologie am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Leipzig angestellt. Seit 2010 ist er als Mathematiker in dem Bereich Prognose – Aktuariat Versorgungsträger bei einem der führenden Beratungshäuser für betriebliche Altersvorsorge in Düsseldorf tätig.

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