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Angewandte Datenanalyse = Der Bayes'...
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SpringerLink (Online service)
Angewandte Datenanalyse = Der Bayes'sche Weg /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Angewandte Datenanalyse/ von Daniel Bättig.
其他題名:
Der Bayes'sche Weg /
作者:
Bättig, Daniel.
面頁冊數:
XV, 366 S. 233 Abb., 10 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Statistics . -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-43394-2
ISBN:
9783662433942
Angewandte Datenanalyse = Der Bayes'sche Weg /
Bättig, Daniel.
Angewandte Datenanalyse
Der Bayes'sche Weg /[electronic resource] :von Daniel Bättig. - 1st ed. 2015. - XV, 366 S. 233 Abb., 10 Abb. in Farbe.online resource. - Statistik und ihre Anwendungen. - Statistik und ihre Anwendungen.
Eine Einführung und ein Überblick -- Wie man Versuche planen kann -- Messen und Kontrollieren -- Das Fundament: Wahrscheinlichkeiten -- Nicht direkt messbare Grössen bestimmen -- Mehrere Grössen und Korrelation -- Messwerte prognostizieren -- Modellwahl: Information und Entropie -- Zwei Modelle zu positiven Grössen -- Streuung und die Normalverteilung -- Explorative Datenanalyse -- Regressionsmodelle -- Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen -- Standardfehler, Ranglisten und Modelle.
Angewandte Datenanalyse, Bayes'sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer helfen, nicht direkt messbare Grössen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Grössen zu berechnen. Wie dabei vorgegangen werden kann, von der systematischen Sammlung von Daten, von der Frage wie Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden kann, bis hin zu Regressionsmodellen, spannt das Buch den Bogen. Durch seinen systematischen Aufbau mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seine in vielen Kursen erprobte Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.
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Angewandte Datenanalyse, Bayes'sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer helfen, nicht direkt messbare Grössen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Grössen zu berechnen. Wie dabei vorgegangen werden kann, von der systematischen Sammlung von Daten, von der Frage wie Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden kann, bis hin zu Regressionsmodellen, spannt das Buch den Bogen. Durch seinen systematischen Aufbau mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seine in vielen Kursen erprobte Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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