Einführung in Finite Markov-Ketten - Al-Eideh, Basel M.
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Das Ziel dieses Buches ist es, den Leser einzuführen und sein Wissen über eine bestimmte Art von Markov-Prozessen, die Markov-Ketten genannt werden, zu erweitern. Dieses Buch stellt endliche Markov-Ketten vor, in denen der Zustandsraum endlich ist, wobei der Leser die endlichen Markov-Ketten und die Berechnung ihrer Übergangswahrscheinlichkeiten sowie die Übergangswahrscheinlichkeitsmatrizen und die grafische Darstellung des Übergangs kennen lernt. Die Klassifizierung dieser Markov-Ketten durch die Klassifizierung des Zustandsraums in diesem Prozess wird erreicht. Auch das Thema der…mehr

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Produktbeschreibung
Das Ziel dieses Buches ist es, den Leser einzuführen und sein Wissen über eine bestimmte Art von Markov-Prozessen, die Markov-Ketten genannt werden, zu erweitern. Dieses Buch stellt endliche Markov-Ketten vor, in denen der Zustandsraum endlich ist, wobei der Leser die endlichen Markov-Ketten und die Berechnung ihrer Übergangswahrscheinlichkeiten sowie die Übergangswahrscheinlichkeitsmatrizen und die grafische Darstellung des Übergangs kennen lernt. Die Klassifizierung dieser Markov-Ketten durch die Klassifizierung des Zustandsraums in diesem Prozess wird erreicht. Auch das Thema der absorbierenden Markov-Ketten und die Berechnung der absorbierenden Wahrscheinlichkeiten wurden ebenfalls behandelt. Neben dem Thema der Stationarität in Markov-Ketten, bei dem sowohl die stationären Verteilungen als auch die Untersuchung eines neuen Typs, der sogenannten quasi-stationären Verteilungen in absorbierenden Markov-Ketten, untersucht wurden. Darüber hinaus endet dieses Buch mit der Vorstellung einiger Anwendungen, die in der Praxis auftreten. Dieses Buch wurde mit künstlicher Intelligenz übersetzt.
Autorenporträt
 Basilea M. Al-Eideh, PhD: Studi di statistica con specializzazione in Probabilità Applicata e Processo Stocastico presso la Colorado State University, USA. Professore associato, Università del Kuwait (2000-presente). Ha pubblicato più di 80 articoli di ricerca.