H. W. Brachinger

Robuste Entscheidungen

Optimale Auswahl im Rahmen weicher Modelle

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

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.

Produktdetails

• Statistische Beihefte/Statistical Monographs 1
• Verlag: Springer / Springer Berlin Heidelberg / Springer, Berlin
• Softcover reprint of the original 1st ed. 1982
• Seitenzahl: 224
• Erscheinungstermin: 21. November 2011
• Deutsch
• Abmessung: 210mm x 148mm x 13mm
• Gewicht: 298g
• ISBN-13: 9783642694141
• ISBN-10: 3642694144
• Artikelnr.: 36118557

Inhaltsangabe

1. Einleitung und Vorhaben.- 1.1 Gründe für die Anwendung klassischer Schätz- bzw. Testverfahren.- 1.2 Traditionelle Vorgehensweise der Statistik und ihre Kritik.- 1.3 Forderungen, die sich aus der Kritik an der traditionellen Vorgehensweise der Statistik ergeben.- 1.4 Vorhaben.- 2. Weiche Modelle und Robuste Verfahren.- 2.1 Definition des Begriffes "weiches Modell".- 2.2 "Robuste" Verfahren.- 3. Robustheit Als Entscheidungskriterium.- 3.1 Entscheidungsfeld robuster Entscheidungen.- 3.2 "Prinzip der schwachen Robustheit".- 3.3 Entscheidungsregeln zum Prinzip der schwachen Robustheit.- 3.4 "Prinzip der starken Robustheit".- 3.5 Entscheidungsregeln zum Prinzip der starken Robustheit.- 4. Auswahl Robuster Aktionen Als Multikriterielles Entscheidungsproblem.- 4.1 Operationalisierung der Ziele des Problems der Auswahl robuster Aktionen.- 4.2 Amalgamation der Zielfunktionen des Problems der Auswahl robuster Aktionen.- 5. Grundmodell Robuster Entscheidungen und Dessen Wertung.- 5.1 Grundmodell robuster Entscheidungen.- 5.2 Grundmodell robuster statistischer Entscheidungen.- 5.3 Wertung des Grundmodells robuster Entscheidungen.- 6. Strukturierung des Entscheidungsproblems der Auswahl Robuster Verfahren zur Punktschätzung von Lageparametern Anhand des Grundmodells Robuster Entscheidungen.- 6.1 Problem der Parameterpunktschätzung.- 6.2 Umgebungsmodelle der Normalverteilungsannahme.- 6.3 Schadens- bzw. Nutzenfunktionen zur Beurteilung der Robustheitseigenschaften von Punktschätzverfahren.- 6.4 Robuste Punktschätzverfahren.- 7. Zusammenfassung der Ergebnisse.- Personenverzeichnis.- Stichwortverzeichnis.