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Für die Erstellung von Maschinenbelegungsplanen wurden im Operations Research aufwendige Optimierungsverfahren konzipiert und entsprechende Programme entwickelt. Maschinenbelegungsprobleme sind klassische Vertreter der Klasse der np-vollständigen Probleme, also sichere Kandidaten für kombinatorische Explosion der Lösungsalternativen. Deshalb ist der Einsatz konventioneller Planungssysteme wegen der hohen Rechneranforderungen der gängigen Verfahren an die Hardware oft nicht praktikabel.
Es werden Effizienzbegriffe zum Vergleich von statistischen Tests basierend auf verschiedenen statistischen Experimenten eingeführt. Dabei handelt es sich um die schon aus dem Vergleich von statistischen Tests in je demselben Modell bekannten asymptotischen relativen Effizienzen wie die Hodges-Lehmann-Effizienz, die Bahadur-Effizienz und die Pitman-Effizienz sowie um Kriterien basierend auf Volumina von Konfidenzbereichen. Effizienzaussagen werden unter anderem für Likelihood-Quotienten-Tests und Waldsche Tests im Rahmen eines allgemeinen multivariaten parametrischen Modells erhalten. Statistische Tests zur Prüfung von Hypothesen über die relative Wirksamkeit zweier Experimente werden vorgeschlagen. Auf der Grundlage der erhaltenen Ergebnisse erfolgt ein Vergleich der Wirksamkeit von korrespondierenden Verfahren bei verbundener Stichprobenerhebung und unabhängiger Stichprobenerhebung. Die Rolle der Kovarianzmatrix bei verbundener Stichprobenerhebung wird insbesondere unter der Annahme, dass die zugrunde liegenden Verteilungen durch k-parametrische Exponentialfamilien modellierbar sind, herausgearbeitet. Verbindungen zu Effizienzbegriffen bei Punkt- und Konfidenzbereichsschätzverfahren werden aufgezeigt. Ausführlichere Untersuchungen betreffen die korrespondierenden Hotellingschen T²-Tests im multivariaten Normalverteilungsfall, die klassischen Homogenitatstests bei k × k-Kontingenztafeln und die Wilcoxon Tests in nichtparametrischen Lagealternativmodellen