Neue Methoden Zur Charakterisierung Der Qsar-Anwendungsdomane

In vielen Lebensbereichen nutzen wir Modelle, um Vorgänge, die in ihrer Gänze nicht hin rei chend erfassbar sind, auf einfachere Zusammenhänge zurückzu füh ren. Oft sind solche Modelle empirisch abgeleitet, d.h. sie verallgemeinern in ein zelnen Be ob achtungen gefundene Muster. Doch wie ähnlich muss ein unbe kanntes Datum den zuvor gemachten Beobachtungen sein, damit die identifi zier ten Muster noch darauf übertragbar sind? Was bedeutet Ähnlichkeit in diesem Zusammenhang und wie ist sie mathematisch zu umschreiben? Welche Zusatzinformationen kön nen die Belast barkeit empirisch abgeleiteter Modelle charakterisieren? Am Bei spiel der für die Theoretische Chemie bedeutenden Modellklasse der quantita tiven Struktur-Wir kungs-Beziehungen (QSARs) ent wickelt Max Nedden auf Basis nichtparametrischer Kerndichteschätzung uni ver sell einsetzbare Methoden, die eine Einschätzung der Vorhersagegüte empi risch abgeleiteter Modelle ermög lichen. Ausführliche Grund lagenkapitel zu den wahrscheinlichkeits- und graphen theoretischen Hintergründen sowie den rele van ten Begrifflichkeiten der Chemie eröffnen nicht nur Mathematikern und Chemikern einen Zugang zu der behan del ten Materie.