Gliederung: 1. Begriffe und Erklärungen; 2. Approximationsaussagen bei zeitstetiger Beobachtung; 3. Optimale Kontrollvariablen im Markov-Fall bei stetiger Zeit; 4. Sequentielle statistische Entscheidungsprobleme bei kontinuierlichem Zeitparameter; 5. Bayessches sequentiell geplantes Testen zweier einpunktiger Hypothesen bei stochastischen Prozessen; 6. Diskretisierung der Bayesschen Testprobleme; 7. Existenz optimaler zweistufiger sequentiell geplanter Tests zweier einfacher Hypothesen über den Driftparameter eines Wiener-Prozesses bei kontrollierten Fehlerwahrscheinlichkeiten und Kostenminimierung unter einer Hypothese; 8. Minimaxschäuzer bei stochastischen Prozessen; A1. POSSE bei diskretem Zeitparameter; A2. Das Konzept der Beobachtungspläne.