Markov-Ketten sind zeit-diskrete stochastische Prozesse. Aufgrund ihrer “Gedächtnislosigkeit”, d.h. der Eigenschaft, dass nur der zuletzt beobachtete Zustand des Prozesses Auswirkungen auf die zukünftige Entwicklung desselben hat, sind sie relativ einfach zu beschreiben.

In Stochastische Modelle wird neben den Markov-Ketten besonders auf zwei zeit-stetige Prozesse eingegangen: die Poisson-Prozesse und die Markov-Prozesse.

In den zwei letzten Kapiteln werden mögliche Anwendungen des im Buch vermittelten Wissens dargestellt.

Zusätzlich zu den Sätzen, Beweisen und Beispielen, die in diesem Buch vorgestellt werden, gibt es Übungsaufgaben (und Lösungen) für den Leser. Außerdem wird auf rechnergestützte Elemente verwiesen, die dem besseren Verständnis stochastischer Gesetzmäßigkeiten dienen.