Titlebook: Stochastik; Eine anwendungsorien Gerhard Hübner Textbook 20034th edition Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesba

圆锥体

Zufallszahlen und Simulation,Probleme treten etwa bei Bediennetzen auf, bei denen keine Produkt-Gleichgewichtsverteilung existiert. Weil aber eine praktische Erprobung in der Regel einen unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten, Personen und Material erfordert, werden diese Prozesse im Rechner „simuliert“, d.h. schrittw

obviate

Wahrscheinlichkeits-Modelle,In diesem Kapitel soll eine einheitliche . für Wahrscheinlichkeits-Modelle vorgestellt werden, damit trotz unterschiedlichen Problemstellungen auf gemeinsame Begriffsbildungen, Eigenschaften und Methoden zurückgegriffen werden kann. In den folgenden Kapiteln werden dann . behandelt, die eine Modellierung vieler verschiedener Vorgänge ermöglichen.

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Bediensysteme,In einem Bediensystem, auch Bedienstation genannt, kommen Kunden oder Aufträge in einer zeitlichen Abfolge einzeln oder in Gruppen an, werden in einer festgelegten oder zufälligen Reigenfolge bedient bzw. bearbeitet und verlassen nach einer (i.a.) zufälligen Bedienzeit das System.

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Grundfragen der Statistik,Bisher hatten wir durchweg vorausgesetzt, dass die in den Modellen benötigten Wahrscheinlichkeiten bekannt sind. Nur in Kapitel 9 traten unbekannte, analytisch nicht oder nur schwer bestimmbare Wahrscheinlichkeiten auf, die durch Simulation gefunden werden sollten. Die Auswertung der Simulationsergebnisse war aber noch offen geblieben.

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Gerhard HübnerStochastik mit vielen Anwendungen, anschaulich erklärt, mit Online-Service!

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Mathematische Grundlagen der Informatikhttp://image.papertrans.cn/s/image/878214.jpg

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https://doi.org/10.1007/978-3-322-96958-3Markov; Markovketten; Simulation; Statistik; Stochastik; Wahrscheinlichkeit; Zufallsvariable

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Zufallsvariable und Bildmodelle,llen zu können. In diesem Kapitel liegt der Schwerpunkt auf der Konstruktion neuer Modelle mit Hilfe von Zufallsvariablen. Aber zuvor sollen die bereits bekannten Eigenschaften von Zufallsvariablen näher betrachtet werden.

Lament

,Modelle für stochastische Prozesse,itliche) Abfolge von Zufallsvariablen, z.B. .., .., ...... Dies betrifft Vorgänge und Daten aus allen Anwendungsbereichen der Stochastik (s. Abschnitt 1.2) und damit aus praktisch allen Gebieten des täglichen Lebens.