Marcus Hellwig Libros

Exploring advanced statistical methods, this book presents a probabilistic prognosis model that utilizes the mean n-day logarithm of historical case numbers to establish a probability density exponent. It also introduces the particle emission concept, which is based on contact and distribution rates. This concept enhances the exponent of probable outcomes, allowing for the formation of groups based on predictive analytics. The book combines mathematical theory with practical applications in forecasting, making it a valuable resource for understanding complex data trends.

Focusing on the assessment of earthquake risk, this book explores the relationship between probability theory and extreme processes, specifically in the context of the Richter scale. It challenges conventional perspectives by analyzing the complete dataset of earthquake magnitudes, ranging from 0 to the observed maximum. Through examples from earthquake observation sciences, the text provides a comprehensive understanding of damage probability and occurrence, offering valuable insights for researchers and practitioners in the field.

The book explores the unique dynamics of COVID-19 infections, emphasizing that the virus continuously evolves and presents new variants. It highlights the importance of preventive infection management through statistical-probabilistic analyses, particularly using the PSIR model. This approach aims to enhance resource and infrastructure planning in anticipation of future waves of infection, underscoring the necessity of adapting strategies in response to the virus's changing nature.

Die Dynamik der COVID-Infektion unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen Infektionsprozessen, da das Virus ständig neue Varianten entwickelt und seine Identität wechselt. Dies erfordert ein proaktives Infektionsmanagement, das durch statistisch-probabilistische Analysen unterstützt wird. Ziel ist es, Ressourcen und Infrastruktur effektiv zu schützen und auf zukünftige Wellen vorbereitet zu sein. Der Fokus liegt auf einem vorausschauenden Ansatz, um die Auswirkungen von COVID-19 besser zu bewältigen und mögliche Risiken frühzeitig zu erkennen.

Das Buch beschreibt die Einschätzung des Risikos und der Wahrscheinlichkeit des Eintretens von Schäden gemäß Richterskala. Es erläutert die Verbindung der Wahrscheinlichkeitstheorie extremwertiger Prozesse mit Beispielen aus den Wissenschaften der Erdbebenbeobachtungen.

Das Buch beschreibt die Möglichkeit, eine probabilistische Prognose zu erstellen, die den mittleren n-Tage-Logarithmus von Fallzahlen in der Vergangenheit verwendet, um einen Exponenten für eine Wahrscheinlichkeitsdichte für eine Prognose zu bestimmen, als auch das Partikelemissionskonzept, das sich herleitet aus Kontakt- und Verteilungsrate, welche den Exponenten der voraussichtlichen Entwicklung in dem Maß erhöht wie sich eine Gruppenbildung von Personen bilden kann.

Marcus Hellwig zeigt auf, wie Asymmetrie die Natur und deren Gesetze beherrscht. Er diskutiert, dass nichts, das zu beobachten und zu messen ist, mit vollständig symmetrischen Eigenschaften erscheint. Die logarithmische Equibalancedistribution Eqbl als Variante der Eqb soll dort Abhilfe schaffen, wo die allgegenwärtige Gauß`sche Normalverteilung vom Grundsatz her nicht anwendbar ist. Im Gegensatz zur Log-Normalverteilung haben aber alle Parameterwerte Bestand und erhalten zusätzlich Parameter für Schiefe und Kurtosis. Der Autor belegt die Ausführungen anhand praktischer Beispiele für Anwender. Der Autor Dipl.-Ing. Marcus Hellwig war Projektleiter bei einem deutschen, international agierenden Ingenieurbüro und ist Autor einiger Bücher.

Marcus Hellwig zeigt, dass die Equibalancedistribution, deren Dichte nachweislich bei 1 liegt, über einen dritten Parameter verfügt, der links- oder rechtsschiefe Varianzen berücksichtigt. Die neue Funktion ist Werkzeug für zum Beispiel das Taguchi-Prozessmanagement oder das Qualitätsmanagement im Allgemeinen und für viele weitere Anwendungen. Bisher wurden links- oder rechtsschiefe Häufigkeitsverteilungen mit normalverteilten Dichtefunktionen untersucht. Bei Unstimmigkeiten hielt unter anderem ein positiver Kolmogorov-Smirnov Test als Nachweis her, dass eine Häufigkeitsverteilung normalverteilt sei. Die bislang zur Beschreibung wissenschaftlicher Untersuchungen herangezogene symmetrische Normalverteilung ist darin weiterhin als vereinfachter Sonderfall enthalten. Dieses essential ist die Fortsetzung des essentials „Equibalancedistribution – asymmetrische Dichteverteilung“. 

Marcus Hellwig zeigt, dass die kurzlich entwickelte Schiefe Verteilung, im Weiteren Equibalancedistribution (Eqb) genannt, fur die UEberprufung des Prozessverhaltens von Funkubertragungen verwendet werden kann.