Titlebook: Data Mining; Theoretische Aspekte Gholamreza Nakhaeizadeh Book 1998 Physica-Verlag Heidelberg 1998 Algorithmen.Clusteranalyse.Data-Mining.D

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https://doi.org/10.1007/978-3-642-19028-5ens durch die Anwendung Neuronaler Netzwerke zur Modellierung der Gleichgewichtsbeziehungen zu verbessern. Das Abschneiden der linearen und nichtlinearen Kombination der nichtstation?ren Zeitreihen zur Berechnung des langfristigen DEM/USD-Gleichgewichtskurses wird anhand einer Performance-Evaluierung verglichen.

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Neuronale Kointegration,ens durch die Anwendung Neuronaler Netzwerke zur Modellierung der Gleichgewichtsbeziehungen zu verbessern. Das Abschneiden der linearen und nichtlinearen Kombination der nichtstation?ren Zeitreihen zur Berechnung des langfristigen DEM/USD-Gleichgewichtskurses wird anhand einer Performance-Evaluierung verglichen.

名字

Beitr?ge zur Wirtschaftsinformatikhttp://image.papertrans.cn/d/image/262899.jpg

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Data Mining978-3-642-86094-2Series ISSN 1431-0872

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The Current Situation and Future Challengesen Grundlagen werden zuerst dargestellt und es wird gezeigt, wie das DEA-Konzept, als eine Multi-Kriteria-Metrik, zum Vergleich von DM-Algorithmen verwendet werden kann. Anhand eines Beispiels aus der Literatur werden die Anwendungsm?glichkeiten der DEA dargestellt und analysiert.

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,Ist ein fairer Vergleich von Data Mining Algorithmen m?glich?,en Grundlagen werden zuerst dargestellt und es wird gezeigt, wie das DEA-Konzept, als eine Multi-Kriteria-Metrik, zum Vergleich von DM-Algorithmen verwendet werden kann. Anhand eines Beispiels aus der Literatur werden die Anwendungsm?glichkeiten der DEA dargestellt und analysiert.

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,Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk,Für die parametrische Sch?tzung des Value-at-Risk (VaR) bei multinormalverteilten Renditen und linearer Portfoliostruktur werden exakte und asymptotische Konfidenzintervalle angegeben und verglichen..