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Hochrechnungsverfahren

Was versteht man unter Hochrechnungsverfahren?

"Hochrechnungsverfahren" sind statistische Methoden, die verwendet werden, um zukünftige Werte oder Trends basierend auf vorhandenen Daten zu schätzen oder vorherzusagen. Diese Verfahren werden häufig in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Politik, Marktforschung und Demografie eingesetzt, um Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Hochrechnungsverfahren" sind:

  1. Datenaufbereitung: Import, Aufbereitung und Bereinigung von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse.

  2. Modellierung: Anwendung verschiedener statistischer Modelle und Methoden zur Schätzung von zukünftigen Werten oder Trends.

  3. Parameteranpassung: Anpassung der Modellparameter an die vorhandenen Daten, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

  4. Vorhersagegenerierung: Generierung von Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf den angewendeten Hochrechnungsverfahren.

  5. Validierung: Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der erstellten Vorhersagen durch Vergleich mit tatsächlichen Daten oder historischen Werten.

Beispiele für Hochrechnungsverfahren sind:

  1. Lineare Regression (Linear Regression)
  2. Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis)
  3. ARIMA-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average Model)
  4. Exponentielle Glättung (Exponential Smoothing)
  5. Monte-Carlo-Simulation (Monte Carlo Simulation)
  6. Logistische Regression (Logistic Regression)

 

Die Funktion / Das Modul Hochrechnungsverfahren gehört zu:

Statistik/Forecast

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