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291	Towards an Ontology and Canvas for Strongly Sustainable Business Models: A Systemic Design Science Exploration 13 September 2013 (has links) An ontology describing the constructs and their inter-relationships for business models has recently been built and evaluated: the Business Model Ontology (BMO). This ontology has been used to conceptually power a popular practitioner visual design tool: the Business Model Canvas (BMC). However, implicitly these works assume that designers of business models all have a singular normative goal: the creation of businesses that are financially profitable. These works perpetuate beliefs and businesses that do not create outcomes aligned with current natural and social science knowledge about long term individual human, societal and ecological flourishing, i.e. outcomes are not strongly sustainable. This limits the applicability and utility of these works. This exploratory research starts to overcome these limitations: creating knowledge of what is required of businesses for strongly sustainable outcomes to emerge and helping business model designers efficiently create high quality (reliable, consistent, effective) strongly sustainable business models. Based on criticism and review, this research project extends the BMO artefact to enable the description all the constructs and their inter-relationships related to a strongly sustainable business model. This results in the Strongly Sustainable Business Model Ontology (SSBMO). To help evaluate the SSBMO a practitioner visual design tool is also developed: the Strongly Sustainable Business Model Canvas (SSBMC). Ontological engineering (from Artificial Intelligence), Design Science and Systems Thinking methodological approaches were combined in a novel manner to create the Systemic Design Science approach used to build and evaluate the SSBMO. Comparative analysis, interviews and case study techniques were used to evaluate the utility of the designed artefacts. Formal 3rd party evaluation with 7 experts and 2 case study companies resulted in validation of the overall approaches used and the utility of the SSBMO. A number of opportunities for improvement, as well as areas for future work, are identified. This thesis includes a number of supplementary graphics included in separate (electronic) files. See “List of Supplementary Materials” for details. Sustainability Business Information science
292	Beiträge zur expliziten Fehlerabschätzung im zentralen Grenzwertsatz Paditz, Ludwig 04 June 2013 (has links) (PDF) In der Arbeit wird das asymptotische Verhalten von geeignet normierten und zentrierten Summen von Zufallsgrößen untersucht, die entweder unabhängig sind oder im Falle der Abhängigkeit als Martingaldifferenzfolge oder stark multiplikatives System auftreten. Neben der klassischen Summationstheorie werden die Limitierungsverfahren mit einer unendlichen Summationsmatrix oder einer angepaßten Folge von Gewichtsfunktionen betrachtet. Es werden die Methode der charakteristischen Funktionen und besonders die direkte Methode der konjugierten Verteilungsfunktionen weiterentwickelt, um quantitative Aussagen über gleichmäßige und ungleichmäßige Restgliedabschätzungen in zentralen Grenzwertsatz zu beweisen. Die Untersuchungen werden dabei in der Lp-Metrik, 1<p<oo oder p=1 bzw. p=oo, durchgeführt, wobei der Fall p=oo der üblichen sup-Norm entspricht. Darüber hinaus wird im Fall unabhängiger Zufallsgrößen der lokale Grenzwertsatz für Dichten betrachtet. Mittels der elektronischen Datenverarbeitung neue numerische Resultate zu erhalten. Die Arbeit wird abgerundet durch verschiedene Hinweise auf praktische Anwendungen. / In the work the asymptotic behavior of suitably centered and normalized sums of random variables is investigated, which are either independent or occur in the case of dependence as a sequence of martingale differences or a strongly multiplicative system. In addition to the classical theory of summation limiting processes are considered with an infinite summation matrix or an adapted sequence of weighting functions. It will be further developed the method of characteristic functions, and especially the direct method of the conjugate distribution functions to prove quantitative statements about uniform and non-uniform error estimates of the remainder term in central limit theorem. The investigations are realized in the Lp metric, 1 <p <oo or p = 1 or p = oo, where in the case p = oo it is the usual sup-norm. In addition, in the case of independent random variables the local limit theorem for densities is considered. By means of electronic data processing new numerical results are obtained. The work is finished by various references to practical applications. Zentraler Grenzwertsatz Summen unabhängiger Zufallsgrößen Doppelfolge von Zufallssgrößen Martingaldifferenzfolgen stark multiplikative Systeme Zufallsvektoren Zufallselemente Verteilungsfunktion Dichtefunktion charakteristische Funktionen konjugierte Verteilungen zufälliger Index Konvergenzgeschwindigkeit ungleichmäßige Fehlerabschätzung einseitige Momente Pseudomomente abgeschnittene Momente Limitierungsverfahren Lp-Metrik globaler zentraler Grenzwertsatz Ordnung der Konvergenzgeschwindigkeit Fehlerabschätzung mittlere Abweichungen central limit theorem sums of independent random variables triangular arrays of random variables series of independent random variables sequences of martingale differences strongly multiplicative systems random vectors random elements distribution function density function characteristic functions conjugate distributions random index speed of convergence nonuniform error estimate one-sided moments pseudo moments truncated moments limiting methods Lp-metric global central limit theorem nonuniform central limit theorem order of the speed of convergence error estimation moderate deviations ddc:510 rvk:SK 800
293	Beiträge zur expliziten Fehlerabschätzung im zentralen Grenzwertsatz Paditz, Ludwig 27 April 1989 (has links) In der Arbeit wird das asymptotische Verhalten von geeignet normierten und zentrierten Summen von Zufallsgrößen untersucht, die entweder unabhängig sind oder im Falle der Abhängigkeit als Martingaldifferenzfolge oder stark multiplikatives System auftreten. Neben der klassischen Summationstheorie werden die Limitierungsverfahren mit einer unendlichen Summationsmatrix oder einer angepaßten Folge von Gewichtsfunktionen betrachtet. Es werden die Methode der charakteristischen Funktionen und besonders die direkte Methode der konjugierten Verteilungsfunktionen weiterentwickelt, um quantitative Aussagen über gleichmäßige und ungleichmäßige Restgliedabschätzungen in zentralen Grenzwertsatz zu beweisen. Die Untersuchungen werden dabei in der Lp-Metrik, 1<p<oo oder p=1 bzw. p=oo, durchgeführt, wobei der Fall p=oo der üblichen sup-Norm entspricht. Darüber hinaus wird im Fall unabhängiger Zufallsgrößen der lokale Grenzwertsatz für Dichten betrachtet. Mittels der elektronischen Datenverarbeitung neue numerische Resultate zu erhalten. Die Arbeit wird abgerundet durch verschiedene Hinweise auf praktische Anwendungen. / In the work the asymptotic behavior of suitably centered and normalized sums of random variables is investigated, which are either independent or occur in the case of dependence as a sequence of martingale differences or a strongly multiplicative system. In addition to the classical theory of summation limiting processes are considered with an infinite summation matrix or an adapted sequence of weighting functions. It will be further developed the method of characteristic functions, and especially the direct method of the conjugate distribution functions to prove quantitative statements about uniform and non-uniform error estimates of the remainder term in central limit theorem. The investigations are realized in the Lp metric, 1 <p <oo or p = 1 or p = oo, where in the case p = oo it is the usual sup-norm. In addition, in the case of independent random variables the local limit theorem for densities is considered. By means of electronic data processing new numerical results are obtained. The work is finished by various references to practical applications. info:eu-repo/classification/ddc/510 ddc:510

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