<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<resource xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.1/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.18453/rosdok_id00000922</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Bohk, Christina</creatorName>
      <givenName>Christina</givenName>
      <familyName>Bohk</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="GND" schemeURI="http://d-nb.info/gnd/">http://d-nb.info/gnd/1016866062</nameIdentifier>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>Entwicklung, Implementierung und beispielhafte Anwendung eines neuartigen probabilistischen Bevölkerungsprognosemodells</title>
  </titles>
  <publisher>Universität Rostock</publisher>
  <publicationYear>2011</publicationYear>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Text" />
  <subjects>
    <subject xml:lang="en" schemeURI="http://dewey.info/" subjectScheme="dewey">300 Social sciences</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Created">2011</date>
  </dates>
  <language>de</language>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="PURL">http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000922</alternateIdentifier>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="URN">urn:nbn:de:gbv:28-diss2011-0155-3</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">In der vorliegenden Arbeit ist ein neuartiges probabilistisches&#xD;
Bevölkerungsprognosemodell entwickelt worden, mit dem die Prognoseunsicherheit umfassender eingefangen werden kann als mit herkömmlichen Ansätzen. Wesentliche Vorzüge dieses neuen Modells liegen in der Auswahl geeigneter Modellparameter wie auch in der Generierung der Annahmen- und Ergebnisverteilungen. So können z. B. mehrere&#xD;
potentielle Verläufe, die jeweils unterschiedliche Informationsquellen widerspiegeln, mit stochastischer Variation flexibel in einer Annahmenverteilung zusammengeschlossen werden.</description>
  </descriptions>
</resource>
