Titlebook: Entscheidungen bei unvollst?ndiger Information; Eduard Kofler,Günter Menges Book 1976 Springer-Verlag Berlin · Heidelberg 1976 Entscheidun

數(shù)量

Stochastische Programmierung unter LPI-Bedingungen,eich. Leider nicht für den Fall stochastischer Modelle, in denen die Verteilung gewisser Zufallsvariablen nur teilweise bekannt ist. Nur wenige Arbeiten sind diesen in der Praxis so wichtigen Problemen gewidmet.

細(xì)胞膜

大氣層

https://doi.org/10.1007/978-3-658-06867-7llbildung bezeichnen k?nnte, vgl. auch [Menges 1974]. Zwar hat H. Wold den Begriff für eine bestimmte Klasse von ?konometrischen Verfahren gepr?gt, aber die hinter dem Begriff stehende Grundidee, n?mlich einerseits mit m?glichst schwachen A-priori-Annahmen auszukommen, andererseits allen Information

genesis

Egon H?rbst,Martin Nett,Heinz Schw?rtzelenge, ρ = (p., ..., p.) die bekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zust?nde β. und [e.] die Ergebnis-Matrix. Die Wahl der Aktion bzw. Strategie α. bei Realisation des Zustandes β.. führt zum Ergebnis e..

appall

愛管閑事

連累

https://doi.org/10.1007/978-3-642-95290-6Entscheidung; Entscheidung (Wirtsch; ); Information; Unsicherheit (Wirtsch; ); Wirtschaft

chastise

https://doi.org/10.1007/978-3-662-10743-0In diesem Kapitel wollen wir den Weg vom Pr?ferenzsystem zum Erwartungsnutzen verfolgen und die verschiedenen Entscheidungskriterien diskutieren.

CODA

Robert B. Angus,Thomas E. HulbertDer Anwendung des statistischen Entscheidungsmodells auf konkrete Entscheidungsprobleme steht eine Reihe grunds?tzlicher Hindernisse entgegen. Diese grunds?tzlichen, der praktischen Anwendbarkeit entgegenstehenden Hindernisse bezeichnen wir im folgenden als Fundamentalprobleme der statistischen Entscheidungstheorie.

生來

https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2131-0In diesem Kapitel sollen besondere F?lle einstufiger Entscheidungen unter LPI-Bedingungen behandelt werden. Als L?sungsprinzip wird das im 5. Kapitel eingeführte Max E.-Prinzip angewendet. Daneben wird auch die Anwendungsm?glichkeit anderer L?sungsprinzipien (Hurwicz-, Hodges-Lehmann-Prinzip) er?rtert.