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Search results
Showing 1 to 9 of 9 (0.037 seconds)Spelling suggestions: "subject:"zufallsvariable"" "subject:"zufallsvariablen""
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Strategische Optionen für die zufällige Fahrzeit im Eisenbahnbetrieb.Steckel, Jens. Unknown Date (has links)
Hochsch. für Verkehrswesen, Diss., 1991--Dresden.
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Statistische Tests bei UnschärfeWünsche, Andreas 16 December 2009 (has links) (PDF)
Statistische Tests beim Vorliegen unscharfer Daten (Fuzzy-Daten) und zum Testen unscharfer Hypothesen werden untersucht. Tests für den (unscharfen) Erwartungswert einer unscharfen Zufallsvariable (Fuzzy-Zufallsvariable) werden konstruiert. Die Gütefunktionen werden zum Vergleich der verschiedenen Tests bestimmt. Die angegebenen Tests sind dabei zum Teil optimal. Es wird aufgezeigt, wann bei Tests für scharfe Daten deren Verunschärfung nicht mit in die Testentscheidung einbezogen werden muss und wann die Einbeziehung zu einer Verbesserung der Testentscheidung führt. Weiter wird gezeigt, wie und wann die Erweiterung der Teststatistik, des P-Wertes und des zum Test gehörigen Konfidenzintervalles zur gleichen unscharfen Testfunktion führen. Beim Testen unscharfer Hypothesen werden klassische Begriffe wie maximale Wahrscheinlichkeit für den Fehler 1.Art zum einen scharf zum anderen unscharf verallgemeinert. Für beide Fälle ist, mit diesen verallgemeinerten Begriffen und unter gewissen Voraussetzungen, ein optimaler Test bestimmbar.
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Ein stark konsistenter Kleinst-Quadrate-Schätzer in einem linearen Fuzzy-Regressionsmodell mit fuzzy Parametern und fuzzy abhängigen VariablenStahl, Christoph. January 2004 (has links) (PDF)
Saarbrücken, Univ., Diss., 2004.
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Statistische Tests bei UnschärfeWünsche, Andreas 07 June 2005 (has links)
Statistische Tests beim Vorliegen unscharfer Daten (Fuzzy-Daten) und zum Testen unscharfer Hypothesen werden untersucht. Tests für den (unscharfen) Erwartungswert einer unscharfen Zufallsvariable (Fuzzy-Zufallsvariable) werden konstruiert. Die Gütefunktionen werden zum Vergleich der verschiedenen Tests bestimmt. Die angegebenen Tests sind dabei zum Teil optimal. Es wird aufgezeigt, wann bei Tests für scharfe Daten deren Verunschärfung nicht mit in die Testentscheidung einbezogen werden muss und wann die Einbeziehung zu einer Verbesserung der Testentscheidung führt. Weiter wird gezeigt, wie und wann die Erweiterung der Teststatistik, des P-Wertes und des zum Test gehörigen Konfidenzintervalles zur gleichen unscharfen Testfunktion führen. Beim Testen unscharfer Hypothesen werden klassische Begriffe wie maximale Wahrscheinlichkeit für den Fehler 1.Art zum einen scharf zum anderen unscharf verallgemeinert. Für beide Fälle ist, mit diesen verallgemeinerten Begriffen und unter gewissen Voraussetzungen, ein optimaler Test bestimmbar.
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Generating Generalized Inverse Gaussian Random VariatesHörmann, Wolfgang, Leydold, Josef January 2013 (has links) (PDF)
The generalized inverse Gaussian distribution has become quite popular in financial engineering. The most popular random variate generator is due to Dagpunar (1989). It is an acceptance-rejection algorithm method based on the Ratio-of-uniforms method. However, it is not uniformly fast as it has a prohibitive large rejection constant when the distribution is close to the gamma distribution. Recently some papers have discussed universal methods that are suitable for this distribution. However, these methods require an expensive setup and are therefore not suitable for the varying parameter case which occurs in, e.g., Gibbs sampling. In this paper we analyze the performance of Dagpunar's algorithm and combine it with a new rejection method which ensures a uniformly fast generator. As its setup is rather short it is in particular suitable for the varying parameter case. (authors' abstract) / Series: Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics
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Stetigkeit in der StatistikHuschens, Stefan 30 March 2017 (has links) (PDF)
Es werden verschiedene Stetigkeitskonzepte, die in der statistischen Theorie und Methodik eine Rolle spielen, erläutert.
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RisikomaßeHuschens, Stefan 30 March 2017 (has links) (PDF)
Das vorliegende Skript ist aus einer Lehrveranstaltung hervorgegangen, die von mir mehrere Jahre an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden gehalten wurde. Diese Lehrveranstaltung hatte erst die Bezeichnung "Monetäre Risikomaße" und später "Risikomaße".
Mehrere frühere Fassungen dieses Skripts, das häufig überarbeitet und erweitert wurde, trugen den Namen Monetäre Risikomaße (Auflagen 1 bis 7).
Die einzelnen Kapitel enthalten in der Regel die drei abschließenden Abschnitte "Übungsaufgaben", "Beweise" und "Ergänzung und Vertiefung" mit Material zum jeweiligen Kapitel, das nicht in der Vorlesung vorgetragen wurde.
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Stetigkeit in der StatistikHuschens, Stefan 30 March 2017 (has links)
Es werden verschiedene Stetigkeitskonzepte, die in der statistischen Theorie und Methodik eine Rolle spielen, erläutert.
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RisikomaßeHuschens, Stefan 30 March 2017 (has links)
Das vorliegende Skript ist aus einer Lehrveranstaltung hervorgegangen, die von mir mehrere Jahre an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden gehalten wurde. Diese Lehrveranstaltung hatte erst die Bezeichnung "Monetäre Risikomaße" und später "Risikomaße".
Mehrere frühere Fassungen dieses Skripts, das häufig überarbeitet und erweitert wurde, trugen den Namen Monetäre Risikomaße (Auflagen 1 bis 7).
Die einzelnen Kapitel enthalten in der Regel die drei abschließenden Abschnitte "Übungsaufgaben", "Beweise" und "Ergänzung und Vertiefung" mit Material zum jeweiligen Kapitel, das nicht in der Vorlesung vorgetragen wurde.
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