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stochastisches Modell

sind Instrumente der Entscheidungsfindung, mit deren Hilfe Risiken auf der Basis der Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischer Häufigkeitsverteilungen berücksichtigt werden sollen. Von einer stochastischen Situation spricht man, wenn verschiedene zur Entscheidung anstehende Wahlmöglichkeiten verschiedene Konsequenzen haben, wobei über die Wahrscheinlichkeiten der Konsequenzen zahlenmäßige Angaben gemacht werden können.

(Operations Research)

enthält im Gegensatz zu einem deterministischen Modell eine oder mehrere Zufallsvariable, weist also wahrscheinlichkeitstheoretische Bezüge auf. So wäre z. B. eine Beziehung der Form Y = a + bX zwischen einer (abhängigen) Variablen Y und einer (unabhängigen) Variablen X (wobei a und b numerische Konstanten darstellen) deterministisch, da sich aus einem gegebenen Wert von X der Wert von Y eindeutig bestimmen lässt. Führt man nun eine Zufallsvariable U ein, gilt also Y = a + bX + U, dann spricht man von einer stochastischen Beziehung, da sich die Variable Y für einen gegebenen Wert von X nicht mehr exakt bestimmen lässt. Möglich ist jetzt nur noch — bei bekannter Wahrscheinlichkeitsfunktion von U — die Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsfunktion von Y.   Literatur: Dinges, H./Rost, H., Prinzipien der Stochastik, Stuttgart 1982.

Bei einem solchen Modell sind die Ausprägungen relevanter Daten unsicher und lassen sich nur durch Zufallsvariablen adäquat abbilden.

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