Wie kann ein technisches System genauso selbstverständlich wie der Mensch den Inhalt gesprochener Sprache erkennen und verstehen? Ausgehend von der biologischen Spracherzeugung zeigt Wendemuth einen Ansatz, der aus einem Sprachsignal mit hoher Sicherheit die gesprochenen Äußerungen ermittelt. Dabei werden vor allem Methoden aus der stochastischen Signalverarbeitung und der Automatentheorie (Markov-Systeme) verwendet und im Buch detailliert erklärt. Viele anschauliche Abbildungen erleichtern das Verständnis.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Die Systemvorhersage von Scramjet-Antriebssystemen ist auf Grund der komplexen Rahmenbedingungen von Flugversuchen an Windkanalexperimente gebunden. Simulationsmodelle an diesen zu validieren und zur Vorhersage zu nutzen gilt als Stand der Technik. Gleichzeitig ist die Möglichkeit, Gesamtsysteme im Windkanal zu testen eingeschränkt, weshalb auf numerische Systemmodelle zurückgegriffen wird. Bisherige Systemvorhersagen, insbesondere zur Schubvorhersage, können in deterministische und probabilistische Ansätze unterteilt werden. Der Detailgrad der betrachteten Systemmodellierung hängt von der Art der Untersuchung ab, wobei eine Reduktion der notwendigen Modellevaluationen entsprechend detailliertere Modellierungen ermöglicht.
Das in dieser Arbeit vorgestellte und untersuchte generische Gesamtsystemmodell setzt einen probabilistischen Ansatz um. Dank der Nutzung probabilistischer Methoden im Rahmen einer Polynomial-Chaos-Expansion kann die Anzahl notwendiger Modellevaluationen verringert und somit der Detailgrad der Einzelmodelle gegenüber klassischen Monte-Carlo-Simulationen erhöht werden. Besonderes Augenmerk liegt hierbei auf den Übergängen zwischen Teilmodellen unterschiedlicher Dimensionen. Weiterhin werden Randbedingungen anhand eines Referenzflugzustands gewählt, der die aleatorischen Randbedingungen für das Gesamtsystemmodell definiert. Um die Erfassung einzelner Bereiche mit Risiko zum Systemverlust zu berücksichtigen, wird eine hybride Formulierung beider Ansätze gegenüber einer reinen Polynomial-Chaos-Expansion eines Scramjet-Gesamtsystemmodells erarbeitet, validiert und zur Systemvorhersage genutzt.
Aktualisiert: 2023-01-19
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Aktualisiert: 2023-02-01
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Glücksspiel und Versicherung – die Modellierung und Quantifizierung von Gewinnchancen und von biometrischen Risiken – historisch gesehen sind dies die Wurzeln der Wahrscheinlichkeitstheorie im
17. Jahrhundert und entscheidende Treiber ihrer weiteren Entwicklung. Der Gedanke an eine Einführung,
die die Grundideen der Wahrscheinlichkeitstheorie großenteils an Hand von authentischen Anwendungen, Beispielen und Aufgaben aus der Versicherungs- und Finanzmathematik illustriert, liegt also nahe.
Der vorliegende Titel bietet eine solche Einführung mit einem Schwerpunkt auf versicherungsmathematischen Anwendungen, für die ein zusammenhängender Beispielkorpus aufgebaut wird. Mathematische Modellbildung ist schwierig – dies gilt auch und gerade für die Wahrscheinlichkeitstheorie. Wiederholt aufgegriffene, ausführlich diskutierte Beispiele machen den Modellbildungsvorgang für den Lernenden transparent und den Erfolg der parallel entwickelten Theorie der Wahrscheinlichkeit erlebbar. Das eigentliche Darstellungsziel bleibt dabei stets diese Theorie. Als Bonusmaterial gibt der Text zahlreiche historische Hinweise, und zwar sowohl zur Wissenschaftsgeschichte im engeren Sinne, als auch zu biographischen und politischen Hintergründen.
Dieses Buch ist als Lehrbuch für Studierende in mathematisch, wirtschaftsmathematisch oder ökonomisch orientierten Bachelor-Studiengängen oder Lehramtsstudiengängen konzipiert. Ebenso richtet es sich an Mathematiker in der von der Deutschen Aktuar-Akademie (DAA) getragenen Fortbildung zum geprüften Aktuar. Es ist auch zum Selbststudium konzipiert und durch sehr ausführliche Verzeichnisse gut zur selektiven Lektüre geeignet. Basierend auf Kenntnissen der Linearen Algebra und der Analysis, werden die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitstheorie entwickelt. Vorkenntnisse aus der Maßtheorie sind nicht erforderlich; die benötigten maßtheoretischen Hilfsmittel wurden in den Text integriert.
Der Titel ist für die Ausgestaltung sehr verschiedenartiger Lehrveranstaltungen verwendbar:
- Einer integrierten Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und die Versicherungsmathematik, die nahezu einer Gesamtpräsentation entspricht
- Einer allgemeinen Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie ohne spezifisch
versicherungsmathematische Orientierung auf der Basis einer Materialselektion je nach Bedarf
- Eines Schnupperkurses “Wahrscheinlichkeitsrechnung” über finite oder diskrete stochastische Modelle, etwa im Rahmen einer Lehramtsausbildung ohne vertiefte Stochastik-Komponente.
Aktualisiert: 2023-01-27
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Aktualisiert: 2023-03-27
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Die automatisierte Zusammenführung von Datenquellen (engl. Record Linkage) gewinnt im Rahmen der sekundärstatistischen Informationsgewinnung zunehmend an Bedeutung. Gegenstand der Arbeit ist das zu diesem Zweck entwickelte wahrscheinlichkeitstheoretische Modell von Fellegi und Sunter. Neben einer ausführlichen Diskussion der mathematischen Eigenschaften werden einige gängige Probleme bei der Anwendung thematisiert. Ebenso wird die Schätzung der Modellparameter mit Hilfe des EM Algorithmus behandelt. Die dargestellten Verfahren ermöglichen die Entwicklung leistungsfähiger und breit anwendbarer Software. Ergebnisse, welche im Rahmen einer umfangreichen Simulationsstudie erzielt wurden, werden dargestellt und ausführlich diskutiert.
Aktualisiert: 2023-04-12
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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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Die risikogerechte Prämienberechnung ist zum einen ein Gebot der Beitragsgerechtigkeit und bewirkt zum anderen eine Verringerung des Moral Hazard Effekts. Darüber hinaus ist die risikoadäquate Prämie der wettbewerbsbeste Preis. Gegenstand dieser Arbeit ist die zum Zweck der risikogerechten Prämienkalkulation entwickelte Credibility-Theorie. Das Ergebnis ist eine konsistente Credibility-Theorie für eine Betrachtung in diskreter und kontinuierlicher Zeit. Für die beiden resultierenden allgemeinen Credibility-Modelle in diskreter und in kontinuierlicher Zeit wird gezeigt, wie sich daraus sowohl bekannte als auch neue diskrete Credibility-Modelle und -Schätzer als Spezialfälle ergeben bzw. neue stetige Credibility-Modelle und -Schätzer mit und ohne diskretes Analogon als Spezialfälle ableiten lassen. Für alle Credibility-Schätzer werden Rekursionsbeziehungen hergeleitet und ihre statistischen Eigenschaften untersucht.
Aktualisiert: 2023-04-12
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Wie kann ein technisches System genauso selbstverständlich wie der Mensch den Inhalt gesprochener Sprache erkennen und verstehen? Ausgehend von der biologischen Spracherzeugung zeigt Wendemuth einen Ansatz, der aus einem Sprachsignal mit hoher Sicherheit die gesprochenen Äußerungen ermittelt. Dabei werden vor allem Methoden aus der stochastischen Signalverarbeitung und der Automatentheorie (Markov-Systeme) verwendet und im Buch detailliert erklärt. Viele anschauliche Abbildungen erleichtern das Verständnis.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Die Arbeit formuliert eine Antwort auf die Frage nach einer einheitlichen deskriptiven Grundlage für die Beschreibung deterministischer und indeterministischer Geschehensverläufe zum Zwecke der Zurechnung auch probabilistisch bewirkter Erfolge im Strafrecht. Den Ausgangspunkt bildet die Synthese von Engischs Formel der gesetzmäßigen Bedingung und Stegmüllers Modell diskreter Zustandssysteme (DS-Modell). Aus der Verbindung beider Theorien resultiert ein einheitlicher Vorstellungsraum, innerhalb dessen die Zentralbegriffe der Zurechnung so definiert werden, dass sie sowohl auf deterministische als auch auf indeterministische Abläufe anwendbar sind.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Optionen - ein neuartiges Finanzinstrument mit großen Chancen, aber auch großen Risiken. Spektakuläre Verluste einiger Anleger zeigen, dass es dringend notwendig ist, sein Risiko zu kennen, wenn man mit Optionen handelt. Dieses Buch gibt für geläufige Optionsstrategien explizite Formeln für das Risiko, aber auch die Chancen dieser Strategien an. Hierbei wird Risiko konzeptionell verstanden als die Gefahr, ein gestelltes Ziel zu verfehlen (Shortfall-Risiko). Die Chance besteht dementsprechend darin, das Ziel zu übertreffen (Exzess-Chance). Diese Konzeption bietet jedem Investor die Möglichkeit, Chance und Risiko individuell seinen Präferenzen anzupassen. Auch stochastische Größen wie etwa ein Aktienindex sind hierbei als Zielgröße wählbar. Eine Vielzahl von Abbildungen lässt grundlegende Zusammenhänge zwischen einzelnen Optionsparametern und dem dadurch beeinflussten Risiko der Position erkennen. Aufbauend auf den gewonnenen Formeln für Risiko und Chance werden verschiedene Modelle zu einer Abwägung zwischen diesen beiden Größen erörtert und gemäß dieser Modelle optimale Wahlen für verschiedene Optionsparameter aufgezeigt. Das Buch wendet sich besonders an Analysten und Finanzfachleute an Universitäten und in Unternehmen, denen wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen nicht fremd sind und die auch komplexere Formeln für ihre Zwecke weiterverarbeiten können.
Aktualisiert: 2020-12-04
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Glücksspiel und Versicherung – die Modellierung und Quantifizierung von Gewinnchancen und von biometrischen Risiken – historisch gesehen sind dies die Wurzeln der Wahrscheinlichkeitstheorie im
17. Jahrhundert und entscheidende Treiber ihrer weiteren Entwicklung. Der Gedanke an eine Einführung,
die die Grundideen der Wahrscheinlichkeitstheorie großenteils an Hand von authentischen Anwendungen, Beispielen und Aufgaben aus der Versicherungs- und Finanzmathematik illustriert, liegt also nahe.
Der vorliegende Titel bietet eine solche Einführung mit einem Schwerpunkt auf versicherungsmathematischen Anwendungen, für die ein zusammenhängender Beispielkorpus aufgebaut wird. Mathematische Modellbildung ist schwierig – dies gilt auch und gerade für die Wahrscheinlichkeitstheorie. Wiederholt aufgegriffene, ausführlich diskutierte Beispiele machen den Modellbildungsvorgang für den Lernenden transparent und den Erfolg der parallel entwickelten Theorie der Wahrscheinlichkeit erlebbar. Das eigentliche Darstellungsziel bleibt dabei stets diese Theorie. Als Bonusmaterial gibt der Text zahlreiche historische Hinweise, und zwar sowohl zur Wissenschaftsgeschichte im engeren Sinne, als auch zu biographischen und politischen Hintergründen.
Dieses Buch ist als Lehrbuch für Studierende in mathematisch, wirtschaftsmathematisch oder ökonomisch orientierten Bachelor-Studiengängen oder Lehramtsstudiengängen konzipiert. Ebenso richtet es sich an Mathematiker in der von der Deutschen Aktuar-Akademie (DAA) getragenen Fortbildung zum geprüften Aktuar. Es ist auch zum Selbststudium konzipiert und durch sehr ausführliche Verzeichnisse gut zur selektiven Lektüre geeignet. Basierend auf Kenntnissen der Linearen Algebra und der Analysis, werden die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitstheorie entwickelt. Vorkenntnisse aus der Maßtheorie sind nicht erforderlich; die benötigten maßtheoretischen Hilfsmittel wurden in den Text integriert.
Der Titel ist für die Ausgestaltung sehr verschiedenartiger Lehrveranstaltungen verwendbar:
- Einer integrierten Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und die Versicherungsmathematik, die nahezu einer Gesamtpräsentation entspricht
- Einer allgemeinen Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie ohne spezifisch
versicherungsmathematische Orientierung auf der Basis einer Materialselektion je nach Bedarf
- Eines Schnupperkurses “Wahrscheinlichkeitsrechnung” über finite oder diskrete stochastische Modelle, etwa im Rahmen einer Lehramtsausbildung ohne vertiefte Stochastik-Komponente.
Aktualisiert: 2023-01-27
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