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Comparison Methods for Stochastic Models
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Stochastische Ordnungsbeziehungen geben Aufschlüsse über das Verhalten komplexer stochastischer (zufälliger) Systeme und ermöglichen die Zusammenstellung signifikanter Vergleichsdaten. Zu den Anwendungsgebieten gehören die Organisation von Warteschlangen-Systemen (Queueing), die Abschätzung von Versicherungs- und Finanzrisiken, die Entscheidungstheorie und die stochastische Simulation, eingesetzt in den verschiedensten Wissenschaftsbereichen (Ökonomie, Finanzwirtschaft, Versicherungen, O…
  • Publisher:
  • ISBN-10: 0471494461
  • ISBN-13: 9780471494461
  • Format: 16.3 x 23.7 x 2.4 cm, kieti viršeliai
  • Language: English
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Description

Stochastische Ordnungsbeziehungen geben Aufschlüsse über das Verhalten komplexer stochastischer (zufälliger) Systeme und ermöglichen die Zusammenstellung signifikanter Vergleichsdaten. Zu den Anwendungsgebieten gehören die Organisation von Warteschlangen-Systemen (Queueing), die Abschätzung von Versicherungs- und Finanzrisiken, die Entscheidungstheorie und die stochastische Simulation, eingesetzt in den verschiedensten Wissenschaftsbereichen (Ökonomie, Finanzwirtschaft, Versicherungen, Operations-Research). Dieser Band faßt für Sie die neueste Forschungsergebnisse auf diesem Gebiet und aktuelle Anwendungen stochastischer Modelle zusammen.

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  • Author: Muller
  • Publisher:
  • ISBN-10: 0471494461
  • ISBN-13: 9780471494461
  • Format: 16.3 x 23.7 x 2.4 cm, kieti viršeliai
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Stochastische Ordnungsbeziehungen geben Aufschlüsse über das Verhalten komplexer stochastischer (zufälliger) Systeme und ermöglichen die Zusammenstellung signifikanter Vergleichsdaten. Zu den Anwendungsgebieten gehören die Organisation von Warteschlangen-Systemen (Queueing), die Abschätzung von Versicherungs- und Finanzrisiken, die Entscheidungstheorie und die stochastische Simulation, eingesetzt in den verschiedensten Wissenschaftsbereichen (Ökonomie, Finanzwirtschaft, Versicherungen, Operations-Research). Dieser Band faßt für Sie die neueste Forschungsergebnisse auf diesem Gebiet und aktuelle Anwendungen stochastischer Modelle zusammen.

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