Diese Arbeit beschreibt den auf den ersten Blick ungewoehnlichen Ansatz der Konzeption einer regelbasierten Expertensystemshell, die ausschliesslich im APL2 implementiert ist. Die beschriebene Expertensystemshell unterscheidet sich von den im KI-Bereich vorherrschenden und zumeist in Lisp oder Prolog implementierten Systemen in mehrfacher Hinsicht: - Die Shell erlaubt eine im Gegensatz zu Lisp und Pro log sehr einfache Einbindung effizienter numerischer Algorithmen, indem auf die Funktionalitat von APL2 zuruckgegriffen wird. - Regelwerke werden mit Hilfe eines UEbersetzers in APL2-Funktionen und Kontrollstrukturen ubersetzt, die mit Hilfe eines vorwartsschliessenden Inferenz interpreter exekutiert werden. Neben dem vollstandigen APL2-Quellkode, der als Vorlage fur eigene Entwicklungen verwendet werden kann, enthalt das Buch auch eine knappe Einfuhrung in Expertensysteme sowie einige exemplarische Regelwerke zur Variablenselektion in Regressionsmodellen und zur Evaluation von Kreditantragen. Im Anhang werden die wichtigsten APL2-Primitiven, Idiome und Fehlerbehandlungstechniken fur den nicht mit APL2 vertrauten Leser dargestellt. Dieses Buch wendet sich insbesondere an Softwareentwickler, die numerische und statistische Algorithmen, wie sie etwa zur Prognose, Planung und zur Optimierung eingesetzt werden, in Expertensysteme integrieren moechten.

Im Buch wird das simultane Akonometrische Gleichungssystem, die klassische Faktorenanalyse und das LISREL-Modell durch die Formulierung eines integrierten MeA- und Strukturgleichungssystems fA1/4r Indikatoren mit nichtmetrischen (ordinalen, dichotomen, ein- und zweiseitig zensierten) abhAngigen Variablen verallgemeinert. Das hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodell schlieAt eine umfangreiche Teilmenge der bisher formulierten latenten Variablen- und Regressionsmodelle fA1/4r nichtmetrische abhAngige Variablen als SpezialfAlle ein. FA1/4r die gesamte Modellklasse wird ein einheitliches numerisches mehrstufiges SchAtzverfahren vorgeschlagen, das durch den Nachweis der starken Konsistenz und asymptotischen NormalitAt begrA1/4ndet wird.