510 Mathematik
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Prediction intervals are needed in many industrial applications. Frequently in mass production, small subgroups of unknown size with a lifetime behavior differing from the remainder of the population exist. A risk assessment for such a subgroup consists of two steps: i) the estimation of the subgroup size, and ii) the estimation of the lifetime behavior of this subgroup. This thesis covers both steps. An efficient practical method to estimate the size of a subgroup is presented and benchmarked against other methods. A prediction interval procedure which includes prior information in form of a Beta distribution is provided. This scheme is applied to the prediction of binomial and negative binomial counts. The effect of the population size on the prediction of the future number of failures is considered for a Weibull lifetime distribution, whose parameters are estimated from censored field data. Methods to obtain a prediction interval for the future number of failures with unknown sample size are presented. In many applications, failures are reported with a delay. The effects of such a reporting delay on the coverage properties of prediction intervals for the future number of failures are studied. The total failure probability of the two steps can be decomposed as a product probability. One-sided confidence intervals for such a product probability are presented.
Das Wissen über Kognition oder metakognitives Wissen ist seit den 1970er Jahren Gegenstand der entwicklungspsychologischen Forschung. Besonders umfangreich wurde Entwicklung und Bedeutung des metakognitiven Wissens im Kontext der Gedächtnisentwicklung vom Vorschul- bis ins Grundschulalter untersucht. Das metakognitive Wissen im Inhaltsbereich der mathematischen Informationsverarbeitung ist – trotz elaborierter theoretischer Modelle über Struktur und Inhalt – empirisch weitgehend unerschlossen. Die vorliegende Studie wurde durchgeführt, um systematisch zu untersuchen, wie sich das mathematische metakognitive Wissen in der Sekundarstufe entwickelt, welche Faktoren für individuelle Unterschiede in der Entwicklung verantwortlich sind und in welchem Zusammenhang die metakognitive Wissensentwicklung mit der parallel verlaufenden Entwicklung mathematischer Kompetenzen steht. Zur Klärung der Fragestellungen wurden vier Messzeitpunkte einer breiter angelegten Längsschnittuntersuchung ausgewertet. Der dabei beobachtete Zeitraum umfasste die fünfte und sechste Jahrgangsstufe. Die Stichprobe bestand aus 928 Schülern der Schularten Gymnasium, Realschule und Hauptschule. Die Messinstrumente zur Erfassung der Entwicklungsveränderungen im mathematischen metakognitiven Wissen und der Mathematikleistung wurden auf Grundlage der item response theory konstruiert und mittels vertikalem linking fortlaufend an den Entwicklungsstand der Stichprobe angepasst. Zusätzlich wurden kognitive (Intelligenz und Arbeitsgedächtniskapazität), motivationale (mathematisches Interesse und Selbstkonzept) und sozioökonomische Merkmale (sozioökonomischer Status der Herkunftsfamilie) der Schüler erhoben. Die Lesekompetenz wurde als Methodenfaktor kontrolliert. Entwicklungsunterschiede und -veränderungen im metakognitiven Wissen wurde mit Hilfe von latenten Wachstumskurvenmodellen untersucht. Im beobachteten Zeitraum zeigte sich eine stetige Zunahme des metakognitiven Wissens. Allerdings verlief die Entwicklungsveränderung nicht linear, sondern verlangsamte sich im Verlauf der sechsten Jahrgangsstufe. Individuelle Unterschiede in Ausprägung und Veränderung des metakognitiven Wissens wurden durch kognitive und sozioökonomische Schülermerkmale vorhergesagt. Die motivationalen Merkmale wirkten sich demgegenüber nicht auf den Entwicklungsprozess aus. Geschlechtsunterschiede zeigten sich im Entwicklungsverlauf als Schereneffekt zugunsten der Mädchen. Unterschiede zwischen den Schülern der drei Schularten erreichten bereits zum Eintritt in die Sekundarstufe Signifikanz. Zudem gewannen Gymnasiasten und Hauptschüler im Entwicklungsverlauf stärker an metakognitivem Wissen hinzu als Realschüler. Explorative Mischverteilungsanalysen in der Stichprobe ergaben drei latente Entwicklungsklassen mit jeweils charakteristischem Veränderungsverlauf. Die Klassenzuweisung wurde von der besuchten Schulart sowie kognitiven und sozioökonomischen Schülermerkmalen vorhergesagt. Die Entwicklungsprozesse im mathematischen metakognitiven Wissen und der mathematischen Leistung standen in einem substanziellen, wechselseitigen Zusammenhang. Geschlechts- und Schulartunterschiede blieben ebenso wie die korrelativen Zusammenhänge zwischen den Entwicklungsprozessen auch nach Kontrolle der individuellen Unterschiede in kognitiven, motivationalen und sozioökonomischen Merkmalen erhalten. Die Befunde bestätigen die konstruktivistischen Entwicklungsannahmen der gedächtnispsychologisch geprägten Grundlagenforschung zum metakognitiven Wissen. Zudem wird mit der Untersuchung des mathematischen metakognitiven Wissens in der Sekundarstufe der traditionelle Forschungsfokus inhaltlich erweitert. Das im Rahmen der Studie konstruierte Instrument zur Erfassung des mathematischen metakognitiven Wissens ermöglicht die Untersuchung weiterer, bislang offener Fragen auf dem Gebiet der metakognitiven Entwicklung.
The Factorization Method is a noniterative method to detect the shape and position of conductivity anomalies inside an object. The method was introduced by Kirsch for inverse scattering problems and extended to electrical impedance tomography (EIT) by Brühl and Hanke. Since these pioneering works, substantial progress has been made on the theoretical foundations of the method. The necessary assumptions have been weakened, and the proofs have been considerably simplified. In this work, we aim to summarize this progress and present a state-of-the-art formulation of the Factorization Method for EIT with continuous data. In particular, we formulate the method for general piecewise analytic conductivities and give short and self-contained proofs.
We study reachability matrices R(A, b) = [b,Ab, . . . ,An−1b], where A is an n × n matrix over a field K and b is in Kn. We characterize those matrices that are reachability matrices for some pair (A, b). In the case of a cyclic matrix A and an n-vector of indeterminates x, we derive a factorization of the polynomial det(R(A, x)).