Produkte und Fragen zum Begriff Stochastische-Prozesse:
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Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastische Prozesse , Grundlagen für Ingenieure und Naturwissenschaftler , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2., durchgesehene und akt. Aufl. 2002, Erscheinungsjahr: 20020628, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Wiesler, Anne~Jondral, Friedrich K., Auflage: 02002, Auflage/Ausgabe: 2., durchgesehene und akt. Aufl. 2002, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Keyword: Fourier-Transformation; Kombinatorik; Normalverteilung; stochastischerProzess; Transformation; Wahrscheinlichkeit; Wahrscheinlichkeitsraum; Wahrscheinlichkeitsverteilung; Zufallsvariable, Fachschema: Technik / Mathematik, Informatik, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Angewandte Mathematik~Mathematik für Ingenieure~Nachrichtententechnik, Telekommunikation~Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, Fachkategorie: Stochastik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 210, Breite: 148, Höhe: 14, Gewicht: 316, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783519062639, Nachfolger EAN: 9783835101784, eBook EAN: 9783663015987, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Therstappen, Norbert: Ein stochastisches Mehrebenenlagersystem mit Sicherheitslager. Stochastische Prozesse mit unabhängigen und stationären Zuwächsen in der Lagerhaltung
Ein stochastisches Mehrebenenlagersystem mit Sicherheitslager. Stochastische Prozesse mit unabhängigen und stationären Zuwächsen in der Lagerhaltung , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Stochastische Analysis , Eine Einführung in die Theorie der stetigen Semimartingale , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1994, Erscheinungsjahr: 19940101, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Mathematische Leitfäden##, Autoren: Thalmaier, Anton, Auflage/Ausgabe: 1994, Seitenzahl/Blattzahl: 564, Keyword: Differentialgleichung; Martingale; StochastischeAnalysis; StochastischeProzesse, Fachschema: Analysis~Calculus~Stochastik, Imprint-Titels: Mathematische Leitfäden, Warengruppe: HC/Mathematik/Analysis, Fachkategorie: Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 31, Gewicht: 961, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783663115274, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Stochastische Modelle für Anwender , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1987, Erscheinungsjahr: 19870301, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Mathematische Methoden der Technik#8#, Auflage/Ausgabe: 1987, Seitenzahl/Blattzahl: 196, Keyword: Bernoulli-Prozess; Ereignis; Erwartungswert; Maß; Poisson-Prozess; Simulation; Varianz; Verteilungsfunktion; Wahrscheinlichkeit; Zufall; Zufallsexperiment; Zufallsvariable; Zufallszahl; BedingteWahrscheinlichkeit; bedingterErwartungswert, Imprint-Titels: Mathematische Methoden der Technik, Warengruppe: HC/Technik/Sonstiges, Fachkategorie: Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 11, Gewicht: 349, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783322946782, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Stochastische Programmierungsmodelle , Inhaltsverzeichnis: 1. Stochastische Programmierungsmodelle: Value-at-Risk und Conditional Value-at-Risk S.3 1.1. Risikomaÿe S.3 1.2. Minimierung des CVaR S.5 1.3. Beispiel: Anleihen-Portfolio-Optimierung S.7 2. Stochastische Programmierungsmodelle: Asset-Liability-Management S.8 2.1. Asset-Liability-Management S.8 2.1.1. Schuldenmanagement S.9 2.2. Synthetische Optionen S.11 2.2.1. Das Modell S.11 2.2.2. Ein Beispiel S.13 2.3. Fallbeispiel: Preisbildung bei Optionen mit Transaktionskosten S.14 2.3.1. Das Standardproblem S.14 2.3.2. Transaktionskosten S.15 A. Anhang S.16 Literaturverzeichnis S.16 , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Stochastische Optimierung , Konrad Schade stellt Verfahren der stochastischen linearen ganzzahligen Optimierung vor, mit deren Hilfe robuste Bestellpunkte für ein mehrstufiges Lagernetzwerk bestimmt werden können. Der Autor zeigt, wie dabei die erwarteten Gesamtkosten über das gesamte Lagernetzwerk minimiert werden können. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Stochastische Signale , Eine Einführung in Modelle, Systemtheorie und Statistik mit Übungen und einem MATLAB-Praktikum , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Aufl. 1998, Erscheinungsjahr: 19980501, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Teubner Studienbücher Technik##, Autoren: Böhme, Johann Frederic, Auflage: 98002, Auflage/Ausgabe: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Aufl. 1998, Seitenzahl/Blattzahl: 292, Keyword: Berechnungen; MATLAB; Siemens; Stochastik; Stochastisch; Systeme; Systemingenieure; TeubnerStudienbücherTechnik; Algebra; Algorithmen; diskreteFourier-Transformation(DFT); Fourier-Transformation; Ingenieur; Praxis; Simulation; Systemingenieur; Technik; Werkzeug, Fachschema: Signal (technisch)~Stochastik, Fachkategorie: Nachrichtententechnik, Telekommunikation, Imprint-Titels: Teubner Studienbücher Technik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, Fachkategorie: Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 229, Breite: 152, Höhe: 16, Gewicht: 427, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783519061601, eBook EAN: 9783663079590, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: Hardcover,
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Ähnliche Suchbegriffe für Stochastische-Prozesse:
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Wie berechnet man stochastische Prozesse?
Stochastische Prozesse werden in der Regel durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen und statistische Modelle beschrieben. Um sie zu berechnen, werden häufig Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Statistik verwendet, wie zum Beispiel die Berechnung von Erwartungswerten, Varianzen oder Korrelationsfunktionen. Darüber hinaus können auch numerische Simulationen eingesetzt werden, um den Verlauf des stochastischen Prozesses zu modellieren.
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Was sind Matrizen bzw. stochastische Prozesse?
Matrizen sind rechteckige Anordnungen von Zahlen, die in der linearen Algebra verwendet werden. Sie können zur Darstellung von linearen Gleichungssystemen oder zur Transformation von Vektoren verwendet werden. Stochastische Prozesse sind mathematische Modelle, die die Entwicklung von zufälligen Ereignissen im Laufe der Zeit beschreiben. Sie werden häufig in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik verwendet, um Phänomene wie zufällige Bewegungen, Warteschlangen oder Finanzmärkte zu modellieren.
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Was sind stochastische Prozesse in der Matrixform?
Stochastische Prozesse in der Matrixform sind eine Darstellung von Zufallsvariablen als Matrizen. Jede Zeile der Matrix repräsentiert eine Zufallsvariable zu einem bestimmten Zeitpunkt, während jede Spalte eine bestimmte Zeit repräsentiert. Diese Darstellung ermöglicht es, die Entwicklung des stochastischen Prozesses über die Zeit hinweg zu analysieren und mathematisch zu modellieren.
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Sind stochastische Prozesse im Abitur 2023 für den Mathe LK abiturrelevant?
Es ist möglich, dass stochastische Prozesse im Abitur 2023 für den Mathe LK abiturrelevant sind. Die genauen Themen, die im Abitur abgefragt werden, können jedoch von Bundesland zu Bundesland unterschiedlich sein. Es ist daher ratsam, sich an den Lehrplan und die Vorgaben des jeweiligen Bundeslandes zu halten, um sicherzustellen, dass man die relevanten Themen für das Abitur lernt.
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Was bedeutet stochastische Unabhängigkeit?
Stochastische Unabhängigkeit bedeutet, dass das Auftreten eines Ereignisses keinen Einfluss auf das Auftreten eines anderen Ereignisses hat. Das heißt, die Wahrscheinlichkeit, dass beide Ereignisse gleichzeitig eintreten, ist das Produkt der Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Ereignisse. Stochastische Unabhängigkeit ist eine wichtige Eigenschaft in der Wahrscheinlichkeitstheorie und spielt eine Rolle bei der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerten.
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Was sind stochastische Matrizen?
Stochastische Matrizen sind quadratische Matrizen, bei denen alle Einträge nicht-negativ sind und die Summe jeder Zeile gleich eins ist. Sie werden oft verwendet, um Übergangswahrscheinlichkeiten in Markov-Ketten zu modellieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit, von einem Zustand in einen anderen zu wechseln, durch die Einträge der stochastischen Matrix gegeben ist.
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Was ist stochastische Unabhängigkeit?
Stochastische Unabhängigkeit bedeutet, dass das Auftreten eines Ereignisses keinen Einfluss auf das Auftreten eines anderen Ereignisses hat. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des einen Ereignisses nicht von der Kenntnis des anderen Ereignisses beeinflusst wird. Stochastische Unabhängigkeit ist eine wichtige Eigenschaft in der Wahrscheinlichkeitstheorie und wird oft verwendet, um komplexe Wahrscheinlichkeitsberechnungen zu vereinfachen.
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Was ist stochastische Unabhängigkeit?
Stochastische Unabhängigkeit bedeutet, dass das Auftreten eines Ereignisses keinen Einfluss auf das Auftreten eines anderen Ereignisses hat. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des einen Ereignisses nicht von der Kenntnis des anderen Ereignisses beeinflusst wird. Stochastische Unabhängigkeit ist eine wichtige Eigenschaft in der Wahrscheinlichkeitstheorie und hat Auswirkungen auf die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und statistischen Analysen.
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Was ist stochastische Unabhängigkeit?
Stochastische Unabhängigkeit bedeutet, dass das Auftreten eines Ereignisses keinen Einfluss auf das Auftreten eines anderen Ereignisses hat. Wenn zwei Ereignisse stochastisch unabhängig sind, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses nicht von der Kenntnis des Eintretens des anderen Ereignisses abhängt.
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Was ist stochastische Unabhängigkeit?
Stochastische Unabhängigkeit bedeutet, dass das Auftreten eines Ereignisses keine Auswirkungen auf die Wahrscheinlichkeit eines anderen Ereignisses hat. Wenn zwei Ereignisse stochastisch unabhängig sind, bedeutet dies, dass das Eintreten oder Nicht-Eintreten eines Ereignisses A keinen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens oder Nicht-Eintretens eines Ereignisses B hat.
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Wie hängen stochastische Ereignisse voneinander ab?
Stochastische Ereignisse können voneinander abhängen, wenn das Eintreten eines Ereignisses das Eintreten eines anderen Ereignisses beeinflusst. Diese Abhängigkeit kann positiv sein, wenn das Eintreten eines Ereignisses das Eintreten eines anderen Ereignisses wahrscheinlicher macht, oder negativ, wenn das Eintreten eines Ereignisses das Eintreten eines anderen Ereignisses unwahrscheinlicher macht. Die Abhängigkeit zwischen stochastischen Ereignissen kann durch Wahrscheinlichkeiten oder statistische Modelle beschrieben werden.
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Wie werden stochastische Integrale im Sachzusammenhang verwendet?
Stochastische Integrale werden im Sachzusammenhang verwendet, um die Entwicklung von Finanzmärkten und anderen zufälligen Prozessen zu modellieren. Sie ermöglichen es, den Wert von Derivaten und anderen Finanzinstrumenten zu berechnen und Risikomaße zu bestimmen. Stochastische Integrale spielen auch eine wichtige Rolle in der statistischen Analyse von Zeitreihen und in der stochastischen Steuerungstheorie.