Use Cases

Laborstudie

Mithilfe Bayesianischer Versuchsplanung kann bei der Entwicklung von Medikamenten die Anzahl der notwendigen Experimente reduziert werden. Die Einbeziehung von Vorwissen und eine auf die Forschungsfrage zugeschnittene Datenauswertung verringert den Datenbedarf, wodurch Tierleid vermindert sowie zeitliche und finanzielle Kosten gesenkt werden.

Streckennetzplanung

Mit der datengestützten Prognose künftiger Fluggastnachfrage wird die Planung und Auslastung
von Streckennetzen effektiver organisiert.

Portfoliomanagement

Klassiche Risikomodelle (VaR, ES) vernachlässigen die Bedeutung von Unsicherheiten in den Parametern der statistischen Modelle und führen somit zur systematischen Unterschätzung eingegangener Risiken. Flexible Risikomaße, die die Diskrepanz zwischen Modellen und der Realität minimieren, sind von großem Wert für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.

Genexpressions­analyse

In der Genforschung wächst mit neuen Sequenziermethoden die Datenmenge – “man sieht den Wald vor lauter Bäumen nicht”. Mit Bayesianischen Methoden lassen sich aus einer Vielzahl von Variablen diejenigen auswählen, auf die es wirklich ankommt.

Preisoptimierung

Wie gestaltet sich die optimale Preisfindung unter Unsicherheit?
Zur Abschätzung des Nachfrageverhaltens können datengestützte Preismodelle nützlich sein, die die Preise und Risikoneigung in Einklang bringen.

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