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Computerexperimente sind heute ein wesentlicher Bestandteil der Erkenntnisgewinnung in der angewandten Mathematik und den Naturwissenschaften. Diese Arbeit stellt wesentliche Einsatzgebiete des Computers in der Statistik vor. Hierzu zählen * Zufallsexperimente (Monte Carlo Simulationen), * Optimierung (Simulated Annealing, Genetische Algorithmen) sowie * Klassifikation (Zuordnung unbekannter Objekte zu vorgegebenen Gruppen). Ein wesentlicher Gesichtspunkt der Arbeit ist hierbei die Verzahnung dieser drei Schwerpunkte, um die Komplexität (Daten- und Variablenumfang) des Klassifikationsproblems bei gleicher Güte der Klassifikation zu reduzieren. Neben der fachlichen Grundlegung verdeutlichen Beispiele und Hinweise den Bezug zur Anwendung. Eine konkrete Anwendung, die den Einfluß makroökonomischer Variablen auf die Klassifikation der Konjunkturphasen untersucht, rundet die Arbeit ab.
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Computerintensive Dimensionsreduktion in der Klassifikation, Michael Claus Röhl
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 1998
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- Titel
- Computerintensive Dimensionsreduktion in der Klassifikation
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Michael Claus Röhl
- Verlag
- Eul
- Erscheinungsdatum
- 1998
- ISBN10
- 3890126448
- ISBN13
- 9783890126449
- Kategorie
- Skripten & Universitätslehrbücher
- Beschreibung
- Computerexperimente sind heute ein wesentlicher Bestandteil der Erkenntnisgewinnung in der angewandten Mathematik und den Naturwissenschaften. Diese Arbeit stellt wesentliche Einsatzgebiete des Computers in der Statistik vor. Hierzu zählen * Zufallsexperimente (Monte Carlo Simulationen), * Optimierung (Simulated Annealing, Genetische Algorithmen) sowie * Klassifikation (Zuordnung unbekannter Objekte zu vorgegebenen Gruppen). Ein wesentlicher Gesichtspunkt der Arbeit ist hierbei die Verzahnung dieser drei Schwerpunkte, um die Komplexität (Daten- und Variablenumfang) des Klassifikationsproblems bei gleicher Güte der Klassifikation zu reduzieren. Neben der fachlichen Grundlegung verdeutlichen Beispiele und Hinweise den Bezug zur Anwendung. Eine konkrete Anwendung, die den Einfluß makroökonomischer Variablen auf die Klassifikation der Konjunkturphasen untersucht, rundet die Arbeit ab.