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Methoden der Statistik und Prozessan...
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SpringerLink (Online service)
Methoden der Statistik und Prozessanalyse = Eine anwendungsorientierte Einführung /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Methoden der Statistik und Prozessanalyse/ von Yuri Shardt, Heiko Weiß.
其他題名:
Eine anwendungsorientierte Einführung /
作者:
Shardt, Yuri.
其他作者:
Weiß, Heiko.
面頁冊數:
XXVIII, 481 S. 185 Abb., 53 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Industrial and Production Engineering. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-61626-0
ISBN:
9783662616260
Methoden der Statistik und Prozessanalyse = Eine anwendungsorientierte Einführung /
Shardt, Yuri.
Methoden der Statistik und Prozessanalyse
Eine anwendungsorientierte Einführung /[electronic resource] :von Yuri Shardt, Heiko Weiß. - 1st ed. 2021. - XXVIII, 481 S. 185 Abb., 53 Abb. in Farbe.online resource.
Einführung in Statistik und Datenvisualisierung -- Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse -- Regression -- Versuchsplanung -- System Identification -- Data Mining -- Appendices: A Brief Review of Set Theory and Notation; A Traditional Approach to Ordinary, Linear Least Squares Regression’ A Traditional Approach to Weighted, Linear Least Squares Regression; A Traditional Approach to Factorial Design Analysis; Using Excel for Statistical Analysis; Using MATLAB® for Statistical Analysis.
Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik. Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen. Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung erarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassende und konsistente Darstellung. Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen für die relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt. Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen und MATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossar ist ebenfalls enthalten. Der Inhalt • Einführung in die Statistik und Datenvisualisierung • Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse • Regression • Versuchsplanung • Modellierung stochastischer Prozesse mittels Zeitreihenanalyse • Modellierung dynamischer Prozesse mit Methoden zur Systemidentifikation • Verwendung von MATLAB® zur statistischen Analyse • Verwendung von Excel® zur statistischen Analyse Die Zielgruppen Ingenieure, Studierende und Hochschullehrer der Fachgebiete Verfahrenstechnik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Messtechnik sowie Mathematiker, insbesondere der Bereich der Statistik. Die Autoren Prof. Dr. Yuri A. W. Shardt ist derzeit Fachgebietsleiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau. Dr. Heiko Weiß ist derzeit Entwicklungsingenieur für Regelungstechnik. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau.
ISBN: 9783662616260
Standard No.: 10.1007/978-3-662-61626-0doiSubjects--Topical Terms:
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Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik. Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen. Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung erarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassende und konsistente Darstellung. Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen für die relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt. Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen und MATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossar ist ebenfalls enthalten. Der Inhalt • Einführung in die Statistik und Datenvisualisierung • Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse • Regression • Versuchsplanung • Modellierung stochastischer Prozesse mittels Zeitreihenanalyse • Modellierung dynamischer Prozesse mit Methoden zur Systemidentifikation • Verwendung von MATLAB® zur statistischen Analyse • Verwendung von Excel® zur statistischen Analyse Die Zielgruppen Ingenieure, Studierende und Hochschullehrer der Fachgebiete Verfahrenstechnik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Messtechnik sowie Mathematiker, insbesondere der Bereich der Statistik. Die Autoren Prof. Dr. Yuri A. W. Shardt ist derzeit Fachgebietsleiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau. Dr. Heiko Weiß ist derzeit Entwicklungsingenieur für Regelungstechnik. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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