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Angewandte Datenanalyse: Der Bayes'sche Weg: Statistik und ihre Anwendungen

Autor Daniel Bättig
de Limba Germană Paperback – 10 sep 2014
​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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  Springer – 10 sep 2014 19383 lei  38-44 zile
  Springer Berlin, Heidelberg – 6 iun 2017 28176 lei  6-8 săpt.

Din seria Statistik und ihre Anwendungen

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Specificații

ISBN-13: 9783662433935
ISBN-10: 3662433931
Pagini: 384
Dimensiuni: 168 x 240 x 22 mm
Greutate: 0.65 kg
Ediția:2015
Editura: Springer
Colecția Springer Spektrum
Seria Statistik und ihre Anwendungen

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Lower undergraduate

Cuprins

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.

Notă biografică

Prof. Dr. Daniel Bättig, Berner Fachhochschule, Departement für Technik und Informatik, Schweiz

Textul de pe ultima copertă

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.

Caracteristici

Einführung in angewandte Datenanalyse, basierend auf Bayes, für Bacherlor-Studierende in Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften
Schwerpunkt auf Simulation und grafischer Darstellung der Resultate
Basiert auf Beispielen aus der Praxis​