Neue Methoden zur Charakterisierung der QSAR-Anwendungsdomne

In vielen Lebensbereichen nutzen wir Modelle, um Vorgnge, die in ihrer Gnze nicht hinreichend erfassbar sind, auf einfachere Zusammenhnge zurckzufhren. Oft sind solche Modelle empirisch abgeleitet, d.h. sie verallgemeinern in einzelnen Beobachtungen gefundene Muster. Doch wie hnlich muss ein unbekanntes Datum den zuvor gemachten Beobachtungen sein, damit die identifizierten Muster noch darauf bertragbar sind? Was bedeutet hnlichkeit in diesem Zusammenhang und wie ist sie mathematisch zu umschreiben? Welche Zusatzinformationen knnen die Belastbarkeit empirisch abgeleiteter Modelle charakterisieren? Am Beispiel der fr die Theoretische Chemie bedeutenden Modellklasse der quantitativen Struktur-Wirkungs-Beziehungen (QSARs) entwickelt Max Nedden auf Basis nichtparametrischer Kerndichteschtzung universell einsetzbare Methoden, die eine Einschtzung der Vorhersagegte empirisch abgeleiteter Modelle ermglichen. Ausfhrliche Grundlagenkapitel zu den wahrscheinlichkeits- und graphentheoretischen Hintergrnden sowie den relevanten Begrifflichkeiten der Chemie erffnen nicht nur Mathematikern und Chemikern einen Zugang zu der behandelten Materie.