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By Peter Mertens, Susanne Rässler

Mit diesem Buch liegen kompakte Beschreibungen von Prognoseverfahren vor, die vor allem in Systemen der betrieblichen Informationsverarbeitung eingesetzt werden. In Beitr?gen von Praktikern mit langj?hriger Prognoseerfahrung wird zus?tzlich gezeigt, wie die einzelnen Methoden in der Unternehmung Verwendung finden k?nnen und wo die Probleme beim Einsatz liegen. So wendet sich dieses Buch gleicherma?en an Wissenschaft und Praxis. Das Spektrum reicht von einfachen Verfahren der Vorhersage ?ber neuere Ans?tze der k?nstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse bis hin zur Prognose von Softwarezuverl?ssigkeit. Mit der sechsten, v?llig ?berarbeiteten und erweiterten Auflage werden neuere Entwicklungen und Anwendungsgebiete der Vorhersagemethodik insbesondere im Finanzmarkt- und Unternehmensbereich ber?cksichtigt.

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3D-Artikulatorische Sprachsynthese

Diese Arbeit beschreibt ein artikulatorisches Sprachsynthesesystem, das in der Lage ist, synthetische Sprachausserungen in hoher Qualitat zu generieren. Das process umfasst ein Modell des Sprechapparats, ein aerodynamisch-akustisches Simulationsverfahren und ein Steuermodell fur die Generierung der artikulatorischen Bewegungsablaufe.

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2 Lineares Modell Gehen wir von dem zweiten Modell in Abbildung 1 aus, so sehen wir, dass die Bedarfsentwicklung einen Trend aufweist, der uber der Zeit konstant ist (gleiche Zuwachs- 14 Schroder raten). In diesem Fall nehmen wir an, dass sich der zugrunde liegende Prozess durch ein Modell von der Form Pf=a + bt abbilden lasst. Dabei stellt a die durchschnittliche Nachfrage zu dem Zeitpunkt dar, in dem t als Null angenommen wird (relative Zeit). Der Trendwert b gibt die Anderungsrate des ordinalen Wertes innerhalb einer Periode an.

Wir nehmen weiterhin an, dass die e^ Stichproben einer bestimmten Verteilung mit dem Mittelwert 0 und der Varianz c/ sind. Ordnung X Exponentielles Glatten 1. Ordnung X Linearer Prozess Polynome hoherer Ordnung Gleich Exponentiell X Zahl der Glattungsfaktoren 0 X 1 Exponentielles Glatten mit Trendkorrektur X X 1 Exponentielles Glatten 2. Ordnung (Brown) X X 1 Exponentielles Glatten 1 2. Ordnung (Holt) X X 2 Exponentielles Glatten mit gedampftem Trend X (X) X 2 Exponentielles Glatten mit Fehlerdlfferenz (Holt) X (X) X 3 Tab.

Einfuhrung in die kurzfristige Zeitreihenprognose 11 Fur die GroBe des Vorhersagezeitraums gilt: 1. Eine untere Grenze ist durch die Zeitspanne vorgegeben, die zwischen dem Veranlassen einer Aktion aufgrund der Prognose und dem Eintreten des durch sie beabsichtigten Effekts verstreicht. Beispieisweise muss der Vorhersagezeitraum in einem Lagerhaltungssystem zumindest so groS wie die Zeitspanne sein, die zwischen einer Neubestellung und dem Eintreffen des Gutes in dem Lager vergeht. 2. Nach oben wird die Lange des Vorhersagezeitraums vor allem durch die geforderte Genauigkeit und Zuverlassigkeit des Verfahrens bestimmt, da sich mit zunehmenden Vorhersagezeitraum die Gefahr von Fehlprognosen - z.

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