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| LEADER |
02429nmm a2200337 u 4500 |
| 001 |
EB000660060 |
| 003 |
EBX01000000000000000513142 |
| 005 |
00000000000000.0 |
| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
140122 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783642170584
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| 100 |
1 |
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|a Waldmann, Karl-Heinz
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| 245 |
0 |
0 |
|a Stochastische Modelle
|h Elektronische Ressource
|b Eine anwendungsorientierte Einführung
|c von Karl-Heinz Waldmann, Ulrike M. Stocker
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| 250 |
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|a 1st ed. 2004
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| 260 |
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|a Berlin, Heidelberg
|b Springer Berlin Heidelberg
|c 2004, 2004
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| 300 |
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|a VIII, 188 S. 2 Abb
|b online resource
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| 505 |
0 |
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|a Einführung -- Markov-Ketten -- Poisson-Prozesse -- Markov-Prozesse -- Anwendungen -- Fallstudien
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| 653 |
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|a Operations research
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| 653 |
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|a Operations Research/Decision Theory
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| 653 |
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|a Statistics
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| 653 |
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|a Decision making
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| 653 |
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|a Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance
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| 653 |
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|a Probability Theory and Stochastic Processes
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| 653 |
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|a Probabilities
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| 700 |
1 |
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|a Stocker, Ulrike M.
|e [author]
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b SBA
|a Springer Book Archives -2004
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| 490 |
0 |
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|a EMIL@A-stat, Medienreihe zur angewandten Statistik
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.1007/978-3-642-17058-4?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 519.2
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| 520 |
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|a Das vorliegende Buch führt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Leitfaden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zufälligen Einflüssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lösung. Markov-Ketten sind, zusammen mit den Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen, zudem ein wichtiger Baustein zum Verständnis und zur Analyse zeit-stetiger Systeme. Die vorgestellten Methoden werden durch ausführliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben mit Lösungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der e-stat-Umgebung eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Möglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme eröffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einführung ab
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