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Simulation stochastischer Prozesse

  • Uwe Heinrich
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Zusammenfassung

Simulation ist ein zunehmend hilfreiches Werkzeug beim stochastischen Modellieren. Man erhält mit ihrer Hilfe Realisationen mit bekannten, weil vorgegebenen Rahmenbedingungen, die sowohl zu einem tieferen Verständnis des Modells, als auch des zugrundeliegenden realen Prozesses verhelfen können (Ripley 1984, S. 343 und Naylor u. Burdick 1975, S. 440). Betrachtet man die Anwendungen von Simulationen räumlicher stochastischer Prozesse, so kann man zwei Hauptanwendungsgebiete unterscheiden: Zum einen dienen Simulationen zur Überprüfung und Sensitivitätsanalyse von neuen Algorithmen und theoretischen Entwicklungen in der Geostatistik (Davis, M.W. 1987a, S. 91). Zum anderen werden mögliche Realisationen einer gemessenen regionalen Variablen erzeugt, die in vollem Umfang die modellhaft erfaßte Variabilität des betrachteten Prozesses wiedergeben.

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 1992

Authors and Affiliations

  • Uwe Heinrich

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