Einführung in die Stochastik: Mit Elementen der Bayes–Statistik und der Analyse unscharfer Information

Verschiedene Wahrscheinlichkeitsbegriffe, inklusive neuester unscharfer Wahrscheinlichkeiten, und die dazu notwendigen Konzepte von Fuzzy Modellen werden vorgestellt, gefolgt von einer detaillierten Beschreibung von Wahrscheinlichkeitsr?umen, stochastischen Gr??en, speziellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deren charakteristischen Gr??en, Zusammenhangsma?en, charakteristischen Funktionen, Konvergenzfragen f?r Folgen stochastischer Gr??en, Markoff-Ketten usw. Der zweite Teil ist der klassischen schlie?enden Statistik gewidmet und bringt Sch?tzfunktionen, Konfidenzbereiche, statistische Tests und Elemente der klassischen Regressionsrechnung sowie eine Einf?hrung in die Bayes-Statistik. Das letzte Kapitel ist der quantitativen Beschreibung unscharfer Information im Zusammenhang mit stochastischen Modellen gewidmet. Dieser Teil ist v?llig neu und enth?lt eine Verallgemeinerung des Bayesschen Theorems f?r unscharfe A-priori-Verteilungen und unscharfe Daten, die bislang noch nicht publiziert wurde.