Inhaltsangabe: Problemstellung: Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Problem der Klassifikation und Prognose von Zeitreihen bearbeitet. Es behandelt die Vorhersage von Verkaufszahlen. Ein f hrender amerikanischer Hersteller von Gl hbirnen m chte Produktion und Vertrieb effizienter gestalten. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, gute Prognosen ber die eintretenden Verkaufsmengen erstellen zu k nnen. Eine breite Auswahl unterschiedlicher Produkte f hrt zu einer gro en Menge auftretender Daten. Pro Monat werden f r jeden Artikel in verschiedenen Regionalbereichen die Bestellmengen aufsummiert und in Form von Zeitreihen in einer Datenbank abgelegt. Diese Daten dienen als Ausgangspunkt f r die vorgenommenen Untersuchungen. In einer ersten Abstraktionsstufe werden die Verkaufszahlen von dem eigentlichen Produkt gel st. Es handelt sich nun nur noch um einfache Zeitreihen, deren Verhalten untersucht, klassifiziert und prognostiziert werden soll. Diese Abstraktion wird bereits seitens des Herstellers vorgenommen und soll daher auch nicht im einzelnen erl utert werden. Die folgenden Untersuchungen beziehen sich daher auf Zeitreihen mit den verschiedenen Besonderheiten. Zusammenfassung: Es werden Wege und Ans tze aufgezeigt, die eher zu einer zufriedenstellenden Vorhersage der Zeitreihen f hren k nnen, als dies mit untersuchten Komplettl sungen m glich ist. So stand am Anfang die Beurteilung zweier verf gbarer Systeme, die laut Herstellerangaben bereits gute Ergebnisse liefern k nnen. Nachdem sich jedoch herausgestellt hatte, da diese L sungen zu ungenaue Ergebnisse liefern, fiel die Entscheidung, eine eigene Programmierung vorzunehmen. Als Sprache stand hier das in Abschnitt 1.4 charakterisierte Paket S-PLUS zur Verf gung. Es waren bereits wenige L sungsans tze erarbeitet worden. Diese ordneten sich allerdings nicht in ein Komplettsystem ein, sondern waren vielmehr unzusammenh ngende Teilimplementationen f r Ausschnitte aus dem Gesamtproblem. Sie mu ten sowohl au
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