Robuste Entscheidungen

Optimale Auswahl im Rahmen weicher Modelle
 Paperback
Print on Demand | Lieferzeit:3-5 Tage I

54,99 €*

Alle Preise inkl. MwSt. | zzgl. Versand
ISBN-13:
9783642694141
Einband:
Paperback
Erscheinungsdatum:
21.11.2011
Seiten:
224
Autor:
H. W. Brachinger
Gewicht:
296 g
Format:
210x148x12 mm
Sprache:
Deutsch
Beschreibung:
1. Einleitung und Vorhaben.- 1.1 Gründe für die Anwendung klassischer Schätz- bzw. Testverfahren.- 1.1.1 Klassische Schätz- bzw. Testverfahren und deren Optimalitätseigenschaften.- 1.1.2 Naturwissenschaftliche Tradition.- 1.1.3 Zentraler Grenzwertsatz.- 1.1.4 Rechenaufwand.- 1.2 Traditionelle Vorgehensweise der Statistik und ihre Kritik.- 1.2.1 Traditionelle Vorgehensweise.- 1.2.2 Nichtverifizierbarkeit der Modellannahmen.- 1.2.3 Schwächen der Optimalitätskriterien.- 1.2.4 "Unstetigkeit" und "Empfindlichkeit" klassischer Verfahren.- 1.2.5 Nichtberücksichtigung von Nichtstichproben- und Modell-Adäquationsfehlern.- 1.3 Forderungen, die sich aus der Kritik an der traditionellen Vorgehensweise der Statistik ergeben.- 1.3.1 Bildung von "Unsicherheits-Modellen".- 1.3.2 Konstruktion neuer Optimalitätskriterien.- 1.3.3 Identifikation von Modell-Adäquationsfehlern.- 1.4 Vorhaben.- 2. Weiche Modelle und Robuste Verfahren.- 2.1 Definition des Begriffes "weiches Modell".- 2.1.1 Vorbemerkungen.- 2.1.2 Bemerkungen zum Modellbegriff.- 2.1.3 Begriff des "Umgebungsmodells".- 2.1.4 Begriff des "weichen Modells".- 2.1.5 Begriff der "stochastischen Information".- 2.1.6 Begriff des "weichen Modells (im engeren 30 Sinn).- 2.2 "Robuste" Verfahren.- 2.2.1 Konzept der "Robustheit".- 2.2.2 "Robustheit" als Optimalitätskriterium.- 2.2.3 Festlegung einer Aktionenmenge.- 2.2.4 Festlegung einer Zielvorstellung.- 2.2.5 Festlegung eines weichen Modells.- 2.2.6 Festlegung einer Modellannahme.- 2.2.7 Ein Beispiel.- 2.2.7.1 Beschreibung des t-Tests.- 2.2.7.2 Robustheit gegen Abweichungen von der Normalverteilungsannahme.- 2.2.7.3 Robustheit gegen Abweichungen von der Unabhängigkeitsannahme.- 3. Robustheit Als Entscheidungskriterium.- 3.1 Entscheidungsfeld robuster Entscheidungen.- 3.1.1 Aktionenmenge.- 3.1.2 Zustandsmenge.- 3.1.3 Ergebnismenge und Nutzenfunktion.- 3.2 "Prinzip der schwachen Robustheit".- 3.2.1 Herkömmliche Dominanz.- 3.2.2 Schwache R-Dominanz (R1-Dominanz).- 3.2.3 Vergleich von Dominanz und R1-Dominanz.- 3.2.4 "Schwache Robustheit".- 3.3 Entscheidungsregeln zum Prinzip der schwachen Robustheit.- 3.3.1 R1-Optimalität bezüglich M0.- 3.3.2 Maximin-R1-Optimalität.- 3.3.3 Vergleich von MM-R1-Optimalität und MM-Optimalität.- 3.4 "Prinzip der starken Robustheit".- 3.4.1 Starke R-Dominanz (R2-Dominanz).- 3.4.2 Vergleich von R1-Dominanz und R2-Dominanz.- 3.4.3 "Starke Robustheit".- 3.5 Entscheidungsregeln zum Prinzip der starken Robustheit.- 3.5.1 Begriff der "Umgebung".- 3.5.2 Begriff der "Metrik".- 3.5.3 c-Optimalität.- 3.5.4 Existenz c-optimaler Aktionen.- 3.5.5 Stetigkeitskonzept.- 4. Auswahl Robuster Aktionen Als Multikriterielles Entscheidungsproblem.- 4.1 Operationalisierung der Ziele des Problems der Auswahl robuster Aktionen.- 4.1.1 Zielvorstellungen.- 4.1.2 Partielle Ergebnismenge.- 4.1.3 Operationalisierung durch ?3.- 4.1.4 Operationalisierung mit Hilfe stochastischer Information bei endlichem Umgebungsmodell.- 4.1.4.1 Entscheidungsproblem unter Unsicherheit als multikriterielles Entscheidungsproblem unter Sicherheit.- 4.1.4.2 Multikriterielle Beurteilung der Robustheit von Aktionen bezüglich einer Modellannahme Vk.- 4.1.4.3 Amalgamation des zu einer Modellannahme Vk gehörigen Zielfunktionensystems.- 4.2 Amalgamation der Zielfunktionen des Problems der Auswahl robuster Aktionen.- 4.2.1 Zielunterdrückung.- 4.2.2 Vielziele-Optimierung bei linearer partieller Information über die Zielgewichte.- 4.2.2.1 Darstellung einer ordinalen Artenpräferenzrelation durch eine lineare partielle Information über die Zielgewichte.- 4.2.2.2 Aktionenbewertung nach dem MaxEmin-Prinzip.- 4.2.3 Numerische Ermittlung MaxEmin-R-optimaler Aktionen.- 4.2.3.1 Darstellung des Problems der Auswahl MaxEmin-R-optimaler Aktionen als Zweipersonenspiel.- 4.2.3.2 Ermittlung der zur linearen partiellen Information LPI gehörigen Extremalpunktematrix.- 4.2.3.3 Effizienz MaxEmin-R-optimaler Aktionen.- 5. Grundmodell Robuster Entscheidungen und Dessen Wertu
Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit ist einerseits die in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften heute weitverbreitete Ein sicht, daß die für die Anwendung eines bestimmten Entscheidungs modells notwendigen Kenntnisse in aller Regel nur schwer be schaffbar sind. Im allgemeinen hat man nur vage und mit Unsicher heiten und Ungenauigkeiten behaftete Informationen. Andererseits werden die mit bestimmten Entscheidungsmodellen einhergehenden optimalen Verfahren häufig deshalb kritisiert, weil sie schon bei geringen Abweichungen von den Modellannahmen erheblich an Optima1ität verlieren. Gerade bei unvollkommener Information ist also die "Robustheit" eines Verfahrens von ausschlaggebender Bedeutung. Ziel der folgenden Untersuchungen ist es, ein sogenanntes Gpund modell robuster Entsaheidungen zu entwickeln. Dieses aufbau orientierte Grundmodell soll die Struktur jener Entscheidungs situationen zum Ausdruck bringen, in denen Entscheidungen mit unsicherem Ergebnis gefällt werden müssen und in denen der Ent scheidungsträger eine "robuste" Entscheidung anstrebt. Eine derartige Entscheidung ist dadurch gekennzeichnet, daß der Ent scheidungsträger bereit ist, einen bestimmten Verlust an Opti ma1ität zu zahlen, um dafür ein gewisses Maß an Sicherheit vor unerwünschten Konsequenzen zu gewinnen.

Kunden Rezensionen

Zu diesem Artikel ist noch keine Rezension vorhanden.
Helfen sie anderen Besuchern und verfassen Sie selbst eine Rezension.