國立虎尾科技大學 |

Statistische Hypothesentests = Bausteine der Künstlichen Intelligenz /

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	Statistische Hypothesentests/ von Siegfried Weinmann.
其他題名:	Bausteine der Künstlichen Intelligenz /
作者:	Weinmann, Siegfried.
面頁冊數:	XVII, 58 S. 26 Abb., 7 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
標題:	Statistics . -
電子資源:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-30591-8
ISBN:	9783658305918

Statistische Hypothesentests = Bausteine der Künstlichen Intelligenz /
Weinmann, Siegfried.

Statistische HypothesentestsBausteine der Künstlichen Intelligenz /[electronic resource] :von Siegfried Weinmann. - 1st ed. 2020. - XVII, 58 S. 26 Abb., 7 Abb. in Farbe.online resource. - essentials,2197-6708. - essentials,.

Grundlagen der Stichprobentheorie -- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests -- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis -- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz.

Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet. Der Inhalt Grundlagen der Stichprobentheorie Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz Die Zielgruppen Studierende wirtschaftlicher, technischer und naturwissenschaftlicher Studiengänge Statistiker und Praktiker aus der Wirtschaft, Technik und Naturwissenschaft Der Autor Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er unterstützt mittelständische Unternehmen in den Bereichen IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.

ISBN: 9783658305918

Standard No.: 10.1007/978-3-658-30591-8doiSubjects--Topical Terms:

1253516
Statistics .

LC Class. No.: QA276-280

Dewey Class. No.: 330.015195

Statistische Hypothesentests = Bausteine der Künstlichen Intelligenz /
LDR:03054nam a22003735i 4500 001 1020979
003 DE-He213
005 20200713162232.0
007 cr nn 008mamaa
008 210318s2020 gw | s |||| 0|ger d
020 $a 9783658305918 $9 978-3-658-30591-8
024 7 $a 10.1007/978-3-658-30591-8 $2 doi
035 $a 978-3-658-30591-8
050 4 $a QA276-280
072 7 $a PBT $2 bicssc
072 7 $a BUS061000 $2 bisacsh
072 7 $a PBT $2 thema
072 7 $a K $2 thema
082 0 4 $a 330.015195 $2 23
100 1 $a Weinmann, Siegfried. $e author. $4 aut $4 http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut $3 1281841
245 1 0 $a Statistische Hypothesentests $h [electronic resource] : $b Bausteine der Künstlichen Intelligenz / $c von Siegfried Weinmann.
250 $a 1st ed. 2020.
264 1 $a Wiesbaden : $b Springer Fachmedien Wiesbaden : $b Imprint: Springer Gabler, $c 2020.
300 $a XVII, 58 S. 26 Abb., 7 Abb. in Farbe. $b online resource.
336 $a text $b txt $2 rdacontent
337 $a computer $b c $2 rdamedia
338 $a online resource $b cr $2 rdacarrier
347 $a text file $b PDF $2 rda
490 1 $a essentials, $x 2197-6708
505 0 $a Grundlagen der Stichprobentheorie -- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests -- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis -- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz.
520 $a Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet. Der Inhalt Grundlagen der Stichprobentheorie Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz Die Zielgruppen Studierende wirtschaftlicher, technischer und naturwissenschaftlicher Studiengänge Statistiker und Praktiker aus der Wirtschaft, Technik und Naturwissenschaft Der Autor Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er unterstützt mittelständische Unternehmen in den Bereichen IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.
650 0 $a Statistics . $3 1253516
650 0 $a Business mathematics. $3 557696
650 0 $a Information technology. $3 559429
650 0 $a Business—Data processing. $3 1253699
650 1 4 $a Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance. $3 1211158
650 2 4 $a Business Mathematics. $3 1063156
650 2 4 $a IT in Business. $3 1064965
710 2 $a SpringerLink (Online service) $3 593884
773 0 $t Springer Nature eBook
776 0 8 $i Printed edition: $z 9783658305901
830 0 $a essentials, $x 2197-6708 $3 1253503
856 4 0 $u https://doi.org/10.1007/978-3-658-30591-8
912 $a ZDB-2-SNA
950 $a Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)