Neue Methoden zur Charakterisierung der QSAR Anwendungsdomäne : Modifizierte Kerndichteschätzung der Vorhersagegüte empirisch abgeleiteter Modelle in der Chemie 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. Konventionelle AD Schätzer Nichtparametrische Kerndichteschätzung Der kernbasierte AD Schätzer KADE Datenstrukturen HDR Berechnung Der zielraumgestützte AD Schätzer EKADE Optimalitätskriterien für AD Schätzer Vergleichsstudie.