The extension of the CJS model to include individual, continuous, time-varying covariates relies on the estimation of covariate values on occasions on which individuals were not captured. Fitting this model in a Bayesian framework typically involves the implementation of a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm, such as a Gibbs sampler, to sample from the posterior distribution. For large data sets with many missing covariate values that must be estimated, this creates a computational issue, as each iteration of the MCMC algorithm requires sampling from the full conditional distributions of each missing covariate value. This dissertation examines two solutions to address this problem. First, I explore variational Bayesian algorithms, which derive inference from an approximation to the posterior distribution that can be fit quickly in many complex problems. Second, I consider an alternative approximation to the posterior distribution derived by truncating the individual capture histories in order to reduce the number of missing covariates that must be updated during the MCMC sampling algorithm. In both cases, the increased computational efficiency comes at the cost of producing approximate inferences. The variational Bayesian algorithms generally do not estimate the posterior variance very accurately and do not directly address the issues with estimating many missing covariate values. Meanwhile, the truncated CJS model provides a more significant improvement in computational efficiency while inflating the posterior variance as a result of discarding some of the data. Both approaches are evaluated via simulation studies and a large mark-recapture data set consisting of cliff swallow weights and capture histories.

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Diese Dissertation betrachtet das Problem der nichtparametrischen Schätzung der Diffusionskoeffizienten eines ein-dimensionalen und zeitlich homogenen Itô-Diffusionsprozesses. Dabei werden verschiedene diskrete Sampling Regimes untersucht. Im ersten Teil zeigen wir, dass eine Variante des von Gobet, Hoffmann und Reiß konstruierten Niedrigfrequenz-Schätzers auch im Fall von zufälligen Beobachtungszeiten verwendet werden kann. Wir beweisen, dass der Schätzer optimal im Minimaxsinn und adaptiv bezüglich der Verteilung der Beobachtungszeiten ist. Außerdam wenden wir die Lepski Methode an um einen Schätzer zu erhalten, der zusätzlich adaptiv bezüglich der Sobolev-Glattheit des Drift- und Volatilitätskoeffizienten ist. Im zweiten Teil betrachten wir das Problem der Volatilitätsschätzung für äquidistante Beobachtungen. Im Fall eines stationären Prozesses, mit kompaktem Zustandsraum, erhalten wir einen Schätzer, der sowohl bei hochfrequenten als auch bei niedrigfrequenten Beobachtungen die optimale Minimaxrate erreicht. Die Konstruktion des Schätzers beruht auf spektralen Methoden. Im Fall von niedrigfrequenten Beobachtungen ist die Analyse des Schätzers ähnlich wie diejenige in der Arbeit von Gobet, Hoffmann und Reiß. Im hochfrequenten Fall hingegen finden wir die Konvergenzraten durch lokale Mittelwertbildung und stellen daubt eine Verbindung zum Hochfrequenzschätzer von Florens-Zmirou her. In der Analyse unseres universalen Schätzers benötigen wir scharfe obere Schranken für den Schätzfehler von Funktionalen der Occupation time für unstetige Funktionen. Wir untersuchen eine auf Riemannsummen basierende Approximation der Occupation time eines stationären, reversiblen Markov-Prozesses und leiten obere Schranken für den quadratischen Fehler her. Im Fall von Diffusionsprozessen erhalten wir Konvergenzraten für Sobolev Funktionen. / In this thesis, we consider the problem of nonparametric estimation of the diffusion coefficients of a scalar time-homogeneous Itô diffusion process from discrete observations under various sampling assumptions. In the first part, the low-frequency estimation method proposed by Gobet, Hoffmann and Reiß is modified to cover the case of random sampling times. The estimator is shown to be optimal in the minimax sense and adaptive to the sampling distribution. Moreover, Lepski''s method is applied to adapt to the unknown Sobolev smoothness of the drift and volatility coefficients. In the second part, we address the problem of volatility estimation from equidistant observations without a predefined frequency regime. In the case of a stationary diffusion with compact state space and boundary reflection, we introduce a universal estimator that attains the minimax optimal convergence rates for both low and high-frequency observations. Being based on the spectral method, the low-frequency analysis is similar to the study conducted by Gobet, Hoffmann and Reiß. On the other hand, the derivation of the convergence rates in the high-frequency regime requires local averaging of the low-frequency estimator, which makes it mimic the behaviour of the classical high-frequency estimator introduced by Florens-Zmirou. The analysis of the universal estimator requires tight upper bounds on the estimation error of the occupation time functional for non-continuous functions. In the third part of the thesis, we thus consider the Riemann sum approximation of the occupation time functional of a stationary, time-reversible Markov process. Upper bounds on the squared mean estimation error are provided. In the case of diffusion processes, convergence rates for Sobolev regular functions are obtained.

Ziel dieser Arbeit ist es eine Beziehung zwischen den biophysikalischen Eigenschaften der Nervenmembran, und den ausgeführten Berechnungen und Filtereigenschaften eines tonisch feuernden Neurons, unter Einbeziehen intrinsischer Fluktuationen, herzustellen. Zu diesem Zweck werden zu erst die mikroskopischen Fluktuationen, die durch das stochastische Öffnen und Schließen der Ionenkanäle verursacht werden, zu makroskopischer Varibilität in den Zeitpunkten des Auftretens der Aktionspotentiale übersetzt, denn es sind diese Spikezeiten die in vielen sensorischen Systemen informationstragenden sind. Die Methode erlaubt es das stochastischer Verhalten komplizierter Ionenkanalstrukturen mit einer großen Zahl an Untereinheiten, in Spikezeitenvariabilität zu übersetzen. Als weiteres werden die Filtereigenschaften der Nervenzellen in der überschwelligen Dynamik, also bei Existenz eines stabilen Grenzzyklus, aus ihren Phasenantwortkurven (PAK), einer Eigenschaft des linearisierten adjungierten Flusses auf dem Grenzzyklus, in einem stöhrungstheoretischen Ansatz berechnet. Es ergibt sich, dass Charakteristika des Filter, wie beispielsweise die DC Komponente und die Eigenschaften des Filters um die Fundamentalfrequenz und ihrer Harmonien, von den Fourierkomponenten der PAK abhängen. Unter Verwendung der hergeleiteten Filter und weiterer Annahmen ist es möglich das frequenzabhängige Signal-zu-Rauschen Verhältnis zu berechnen, und damit eine untere Schranke für die Informationstransferrate eines Leitfähigkeitsmodells zu berechnen. Unter Zuhilfenahme der numerischen Kontinuierungsmethode ist es möglich die Veränderungen in der Spikevariabilität und den Filtern für jeden biophysikalischen Parameter des System zu verfolgen. Weiterhin wurde die verwendete Phasenreduktion durch eine Korrektur ergänzt, die die Radialdynamik einbezieht. Es zeigt sich, dass die Krümmung der Isochronen einen Einfluss darauf hat ob das Rauschen einen positiven oder negativen Frequenzschift hervorruft. / The goal of the thesis is to establish quantitative, analytical relations between the biophysical properties of nerve membranes and the performed neuronal computations for neurons in a tonically spiking regime and in the presence of intrinsic noise. For this purpose, two major lines of investigation are followed. Firstly, microscopic noise caused by the stochastic opening and closing of ion channels is mapped to the macroscopic spike jitter that affects neural coding. The method is generic enough to allow one to treat Markov channel models with complicated, high-dimensional state spaces and calculate from them the noise in the coding variable, i.e., the spike time. Secondly, the suprathreshold filtering properties of neurons are derived, based on the phase response curves (PRCs) by perturbing the associated Fokker-Planck equations. It turns out that key characteristics of the filter, such as the DC component of the gain and the behaviour near the fundamental frequency and its harmonics are related to the particular Fourier components of the PRC and hence the bifurcation type of the neuron. With the help of the derived filter and further approximations one is able to calculate the frequency resolved signal-to-noise ration and finally the total information transmission rate of a conductance based model. Using the method of numerical continuation it is possible to calculate the change in spike time noise level as well as the filtering properties for arbitrary changes in biophysical parameter such as varying channel densities or mean input to the cell. We extend the phase reduction to include correction terms from the amplitude dynamics that are related to the curvature of the isochrons and provide a method to identify the required amplitude sensitivities numerically. It can be shown that the curvature of the isochron has a direct consequence for the noise induced frequency shift.

Gegenstand der Arbeit ist die Entwicklung statistischer Verfahren zur Schätzung der Anzahl der Versetzungen in multikristallinem Silizium. Die erste Methode benutzt Ideen aus der Theorie der Keim-Korn-Modelle, speziell die sphärische Kontaktverteilungsfunktion. Die zweite Methode geht von einer summarischen Modellierung der Intensitätsfunktion aus. Beide Verfahren liefern, wie erwartet, größere Werte als die bisherigen, von Physikern entwickelten, Schätzer. Der Wachstumsprozess der Versetzungen im Siliziumblock während der Kristallisation wird durch deterministische Wachstumsprozesse mit zufälligen Stoppzeiten modelliert. Sie führen zu Pareto- und Weibullverteilungen für die Anzahl der Versetzungen in Gebieten fester Größe. Diese Modelle wurden auch erfolgreich in der statistischen Analyse der Größe von Waldbränden, der Anzahlen von Galaxien in kubischen Zellen des Universums und der Teilchengrößenverteilungen in einem verfahrenstechnischen Prozess benutzt.

Ein theoretisches Modell welches die Fluktuationen innerhalb eines Wolkenensembles beschreibt, stellt die Basis für stochastische Konvektionsparametrisierung dar. Hochaufgelöste, idealisierte Simulationen eines Wolkenensembles über einer homogenen Meeresoberfläche werden benutzt um die Gültigkeit des theoretischen Modells im Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht zu evaluieren. Im ersten Schritt dieser Studie werden Kontrollsimulationen mit einer horizontalen Auflösung von 2 km durchgeführt, wobei fünf verschiedene Abkühlungsraten benutzt werden um das Wolkenensemble anzutreiben. In den Kontrollsimulationen wird die Gültigkeit einer exponentiellen Verteilung des vertikalen Massenflusses und der Wolkengrößen für alle Abkühlungsraten nachgewiesen. Desweiteren, nimmt die Anzahl der Wolken im Modellgebiet mit steigender Abkühlungsrate linear zu, wohingegen nur eine schwache Abhängigkeit der mittleren Wolkengrößen und deren Vertikalgeschwindigkeiten von der Stärke der Abkühlungsrate beobachtet wird. Diese Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit dem theoretischen Modell. Im zweiten Teil dieser Studie wird die Gitterweite in den numerischen Simulationen sukzessive bis zu einer Auflösung von 125 m verfeinert. Hierbei treten signifikante Änderungen in der Wolkenstatistik und der Struktur der Wolkenfelder auf. Die Größe der Wolken nimmt mit zunehmender Auflösung stark ab, wohingegen die Anzahl der Gitterpunkte innerhalb einer Wolke ansteigt, da diese mit zunehmender Auflösung besser auf dem numerischen Gitter dargestellt werden können. Im Gegensatz zu den zufällig verteilten Wolken in den Kontrollsimulationen, wird in den feinaufgelösten Wolkenfeldern beobachtet, dass sich die einzelnen konvektiven Zellen in bandartigen Strukturen um wolkenfreie Gebiete anordnen. Der Umkreis einer Wolke in dem diese Cluster-Effekte beobachtet werden, scheint indes unabhängig von der horizontalen Auflösung zu sein. Mit feiner werdender Auflösung weicht darüber hinaus die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung der Wolkengrößen und des vertikalen Massenflusses immer stärker von der exponentiellen Verteilung ab. Für größere Werte in den Verteilungen zeigen sich Übereinstimmungen mit einer Power-Law Verteilung. Durch die Partitionierung der Wolken-Cluster in deren zugrundeliegende, einzelne Aufwindbereiche kann die erwartete, exponentielle Verteilung des Massenflusses und der Wolkengrößen wieder hergestellt werden. Das theoretische Modell ist daher in hochaufgelösten Simulationen für die einzelnen Aufwindbereiche gültig, allerdings müssen die Cluster-Effekte im Wolkenensemble hierbei berücksichtigt werden.

Gegenstand der Arbeit ist die Entwicklung statistischer Verfahren zur Schätzung der Anzahl der Versetzungen in multikristallinem Silizium. Die erste Methode benutzt Ideen aus der Theorie der Keim-Korn-Modelle, speziell die sphärische Kontaktverteilungsfunktion. Die zweite Methode geht von einer summarischen Modellierung der Intensitätsfunktion aus. Beide Verfahren liefern, wie erwartet, größere Werte als die bisherigen, von Physikern entwickelten, Schätzer. Der Wachstumsprozess der Versetzungen im Siliziumblock während der Kristallisation wird durch deterministische Wachstumsprozesse mit zufälligen Stoppzeiten modelliert. Sie führen zu Pareto- und Weibullverteilungen für die Anzahl der Versetzungen in Gebieten fester Größe. Diese Modelle wurden auch erfolgreich in der statistischen Analyse der Größe von Waldbränden, der Anzahlen von Galaxien in kubischen Zellen des Universums und der Teilchengrößenverteilungen in einem verfahrenstechnischen Prozess benutzt.

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 理学博士 / 甲第2231号 / 理博第576号 / 新制||理||307(附属図書館) / 6406 / UT51-54-P290 / 京都大学大学院理学研究科物理学第一専攻 / (主査)教授 巽 友正, 教授 富田 和久, 教授 恒藤 敏彦 / 学位規則第5条第1項該当

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 工学博士 / 甲第1001号 / 工博第214号 / 新制||工||160(附属図書館) / 2614 / UT51-45-M211 / 京都大学大学院工学研究科工業化学専攻 / (主査)教授 倉田 道夫, 教授 中島 章夫, 教授 小野木 重治 / 学位規則第5条第1項該当

Ph. D.