Stochastische Methoden by Prof. Dr. Klaus Krickeberg, Prof. Dr. Herbert Ziezold
By Prof. Dr. Klaus Krickeberg, Prof. Dr. Herbert Ziezold (auth.)
Im Vordergrund dieser völlig überarbeiteten und erweiterten Neuauflage stehen die eigentlichen "stochastischen" Ideen und ihre praktischen Anwendungen, insbesondere in der Statistik, ohne daß mathematische Strenge und Schönheit zu kurz kommen. Über die üblichen Grundlagen hinaus finden sich Kapitel über Simulation, nichtparametrische Statistik und Regressions- und Varianzanalyse, die in "geometrischer" shape dargestellt wird. Besonderer Anziehungspunkt dieses Buches ist die "genetische" Entwicklung der verschiedenen Typen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, ausgehend von der hypergeometrischen Verteilung, wie sie in natürlicher Weise in der Stichprobentheorie auftritt. Außerdem wird auch das Thema "exakte" statistische Verfahren ausführlich behandelt, das insbesondere durch den Gebrauch von Rechenprogrammen immer wichtiger wird.
Read Online or Download Stochastische Methoden PDF
Similar german_5 books
Kranbahnträger aus Walzprofilen: Nachweise und Bemessungsdiagramme
Kranbahnträger in geschlossenen Hallen werden für Krananlagen des leichten und mittelschweren Betriebes meist als Walzprofile mit Flachstahlschiene ohne Horizontalverband ausgeführt. Eine sichere und wirtschaftliche Dimensionierung von derartigen Kranbahnträgern ist bislang mit erheblichem Aufwand verbunden.
Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, examine und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.
Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden ? berblick ? ber Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse erg? nzt wurden. Die zahlreichen statistischen M? glichkeiten zur Quantifizierung empirischer Ph? nomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so da?
- Metamathematik der Elementarmathematik (Hochschultext) (German Edition) by Engeler, E. (1983) Paperback
- Die physikalischen Grundlagen der elektrischen Festigkeitslehre
- Technische Schwingungslehre: Grundlagen - Modellbildung - Anwendungen (German Edition)
- Vermittlung emotionaler Erlebniswerte: Eine Marketingstrategie für gesättigte Märkte, 1st Edition
Additional info for Stochastische Methoden
Example text
Zugleich sehen wir, daB (6) den einzigen Maximum Likelihood-Schatzwert fUr R bildet, wenn r(N + l)/n keine ganze Zahl ist, wahrend es bei ganzem und von und N + 1 verschiedenem r(N + l)/n noch einen und nur einen weiteren gibt, namlich (r(N + l)/n) - 1. Man vergleiche diese Schatzungen mit der "naiven" Schatzung (2). ° Die beiden Verfahren zur Konstruktion von Schatzungen, die wir eben in einem Spezialfall kennengelernt haben, lassen sich in vielen statistischen Situationen anwenden. Beide grunden sich aber zunachst nur auf heuristische Prinzipien.
Wir suchen also machtige Tests unter der Nebenbedingung, daB ihre Fehlerwahrscheinlichkeit unterhalb einer gegebenen Schranke a bleibt. Wir werden zunachst wieder die hier aufgetretenen Begriffe im Rahmen eines allgemeinen statistischen Modells prazisieren, dann aber die entscheidenden intuitiven Ideen und das praktische Vorgehen anhand unseres Fundamentalproblems beschreiben. Der Begriff der Fehlerwahrscheinlichkeit, wie wir ihn eben eingefUhrt haben, stiitzt sich auf den der "Falschheit" von HI.
Wir wollen schlieBlich noch einmal auf die obige Bemerkung zuriickkommen, daB die Nichtannahme von Hl nicht dasselbe bedeute wie die Annahme von Ho. Wir sehen jetzt Hb als Alternative an und fragen uns, wie wir einen Test konstruieren miiBten, urn diese Alternativhypothese Hi = Hb : R ::; Ro zur Nullhypothese Ho = H 1 : R > Ro zu testen. Hier wiirden wir einen kritischen Bereich von der Form K* = {O, 1, ... ,,,/* - 1} wahlen, d. h. Hi dann und nur dann annehmen, wenn r < ,,/*. * -ljn,Ro + 1,N) = PRo+dO,l, ...