Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-03
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dentity und Access Management (IAM) stellt eine grundlegende Infrastruktur für jede Organisation dar. Da sich IAM kontinuierlich weiterentwickelt, wird es zukünftig auch durch das digitale Umfeld geprägt. Infolgedessen entwickeln sich effiziente IAM-Systeme mit einer durchdachten Strategie zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen. Aufgrund der fehlenden direkten Erfolgswirksamkeit erkennen viele Organisationen die vorteilhafte Wirkung von IAM jedoch nicht. Diese Dissertation greift die bisherigen wissenschaftlichen Definitionen von IAM auf und leitet eine Definition im aktuellen Kontext ab. Auf dieser Basis wird ein Vorgehensmodell entwickelt, mit dem die Rentabilität aus der Einführung eines IAM-Systems organisations- und branchenunabhängig analysiert werden kann. Um das Vorgehen zu entwickeln, werden zunächst 18 Investitionsbewertungsverfahren evaluiert, um daraus einen geeigneten Ansatz für die Einführung abzuleiten. Eine Literaturanalyse von 24 wissenschaftlichen IAM-Quellen hat gezeigt, dass das bereits etablierte 4A-Modell eine umfangreiche und gleichermaßen flexible Grundlage für die Weiterentwicklung von IAM bildet. Basierend auf den erarbeiteten Erkenntnissen und den hohen Anforderungen eignen sich von den untersuchten Verfahren nur wenige Mischverfahren, von denen letztlich das Bayesian Network als Grundlage für die Modellierung ausgewählt wird. Das modellierte Bayesian Network verfügt über 390 Knoten und 959 Kanten und ermöglicht die Herleitung der organisationsspezifischen Rentabilität aus der Einführung eines IAM-Systems. Die Anwendung des Bayesian Networks anhand einer konzipierten Case-Study zeigt, unter welchen Prämissen die Einführung eines IAM-Systems rentabel ist und bietet einen eindeutigen Rahmen für die Implementierung des IAM-Systems. Folglich ermöglicht das entwickelte Modell die wirtschaftliche Bewertung der Implementierung eines IAM-Systems und quantifiziert den Mehrwert der Investition.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Aktualisiert: 2023-04-04
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In dieser Arbeit wird ein neuartiges Konzept für die Gefahrenanalyse als Teil eines aktiven Sicherheitssystems entwickelt. Die Überwachung der Gefahrenbereiche erfolgt berührungslos, mit Infrarot-, kapazitiven Sensoren und einem Kamerasystem. Die einzelnen Informationen werden in einem Bayes?schen Netz fusioniert. Parallel hierzu läuft die Gefahrenanalyse. Das System arbeitet zuverlässig und ausreichend schnell. Das vorgestellte System ermöglicht eine Steigerung der Arbeitssicherheit.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Aktualisiert: 2023-04-06
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