Welche Prognoseverfahren gibt es?
Mathematisch-statistische Grundmethoden sind Extrapolation und Hochrechnung. Trendprognose: Projektion einer Wertereihe in die Zukunft. Exponentielle Glättung: Bei der exponentiellen Glättung handelt es sich um ein Prognoseverfahren, mit dem Zukunftswerte auf der Basis vergangener Werte vorhergesagt werden.
Was sind Prognosemodelle?
In der Statistik bezeichnet man als Prognosemodell oder Vorhersagemodell ein Modell, das eine Prognose der abhängigen Variablen y liefert und dazu einen funktionalen Zusammenhang verwendet, der durch ein Regressionsverfahren ermittelt wurde.
Welche Zeitreihen und welche Prognoseverfahren werden unterschieden?
Es lassen sich zwei Modellarten zur Modellierung von Zeitreihen unterscheiden. gleitende Durchschnitte, Regressionsmodelle mit linearen, polynominalen oder exponentiellen Funktionen zur mathematischen Beschreibung der Zusammenhänge der Zeitreihe. Die Zeitreihe wird in Komponenten zerlegt.
Was ist ein gutes Modell?
Ein gutes Modell soll -je nach Anwendungsgebiet- die komplexe Realität (Tätigkeiten, Interaktionen, …) gezielt reduzieren, und hilft dabei, die Beteiligten ein gemeinsames Verständnis über die modellierte Realität zu haben. Prozesse werden in einer vorgegebenen graphischen Sprache beschrieben.
Welche Modelle lassen sich ihrerseits anfertigen?
Von Modellen lassen sich ihrerseits Modelle anfertigen, in denen somit das Original z. B. um noch einen Schritt weiter vereinfacht repräsentiert ist. Beispiel für einen partiellen Komplexizitätszuwachs ist die Ausschnittsvergrößerung einer Technischen Zeichnung.
Warum wird die Prozessmodellierung überhaupt betrieben?
Warum wird der Aufwand der Modellierung überhaupt betrieben und welcher Zweckdienlichkeit daraus gezogen werden kann? Prozessmodellierung dient vor allem dazu, komplexe Prozesse mit allen Aspekten, wie Verzweigungen und Informationsflüssen darzustellen. Sie dient auch zur Prozessoptimierung.
Wie unterscheidet man strukturelle und pragmatische Modellbildung?
Man unterscheidet die strukturelle und die pragmatische Modellbildung. Bei struktureller Modellbildung ist die innere Struktur des Systems bekannt, es wird jedoch bewusst abstrahiert, modifiziert und reduziert. Man spricht hier von einem ‚Whitebox-Modell‘.