V2/Ü1, V: Di 16:00-17:30 MIB1107, Ü: Mo. 18-19:30 MIB1108 Ungerade Woche
Detailiertere Information zur Veranstaltung werden hier erscheinen.
Ankündigung
Die Vorlesung beschäftigt sich mit der Frage, wie man für konkrete
Situationen zu einem geeigneten stochastischen Modell kommt. Das umfaßt
viele Aspekte
Was ist ein stochastisches Modell?
Beispiele für stochastische Modelle.
Welche Metamodelle und Modellbausteine gibt es?
Was sind Vor- und Nachteile der Verschiedenen Modellklassen?
Wie bewertet man Modelle?
Wie mißt man Anpassungsfehler und Modellgenauigkeiten
Wie simuliert man Modelle?
Wie leitet man Folgerungen aus Modellen ab?
Wann sollte ein stochastische und wann ein deterministisches Modell
gewählt werden?
Wie paßt man Modelle an Daten an?
Wie prüft man Modelle an Daten?
Wie läuft der Prozess der Modellierung ab?
Wie präsentiert man Modelle?
Was können Modelle und was nicht?
Welche Aspekte professioneller Ethik sind für den anwandten
Mathematiker relevant?