Schwerpunkt auf Simulation und grafischer Darstellung der Resultate
Angereichert mit Praxisbeispielen und Reflexionsaufgaben
Datensätze, Programmcodes und Lösungen online verfügbar
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Prof. Dr. Daniel Bättig ist Professor für angewandte Statistik und Mathematik am Departement Technik und Informatik der Berner Fachhochschule, Schweiz. Als Leiter des Instituts für Risiko- und Extremwertanalyse verfügt er über praktische Erfahrungen beim Analysieren, Klassifizieren und Modellieren von Daten.
Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen, beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen - von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.
Mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.
Für die Neuauflage wurden einige Kapitel überarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefügt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilität von Modellen und von Hypothesen ergänzt.
Der Autor
Prof. Dr. Daniel Bättig ist Professor für angewandte Statistik und Mathematik am Departement Technik und Informatik der Berner Fachhochschule, Schweiz. Als Leiter des Instituts für Risiko- und Extremwertanalyse verfügt er über praktische Erfahrungen beim Analysieren, Klassifizieren und Modellieren von Daten.
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Artikel-Nr. M03662542196-G
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Angewandte Datenanalyse | Der Bayes'sche Weg | Daniel Bättig | Taschenbuch | xvi | Deutsch | 2017 | Springer-Verlag GmbH | EAN 9783662542194 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 109246928
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Artikel-Nr. 151009716
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen, beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen - von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.Mit zahlreichen Reflexionsaufgaben und Beispielen aus der Praxis sowie seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.Für die Neuauflage wurden einige Kapitel überarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefügt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilität von Modellen und von Hypothesen ergänzt. Sowohl die verwendeten Datensätze und Programmcodes als auch die Lösungen zu den Reflexionsaufgaben sind als Zusatzmaterial online verfügbar. Artikel-Nr. 9783662542194
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Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes¿sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen, beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen ¿ von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg 412 pp. Deutsch. Artikel-Nr. 9783662542194
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Zustand: New. 2017. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9783662542194
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