Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse
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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch­ tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange­ messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismässig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie­ ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil grösserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein­ sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek­ tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschätzt wird, ist die Rekonstruktion ursprünglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfügbarkeit mathematischer Bibliotheken für Matrixoperationen kön­ nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und auf Rechnern gelöst werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal­ gebra behandelt. Soft cover.

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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch­ tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange­ messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismässig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie­ ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil grösserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein­ sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek­ tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschätzt wird, ist die Rekonstruktion ursprünglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfügbarkeit mathematischer Bibliotheken für Matrixoperationen kön­ nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und auf Rechnern gelöst werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal­ gebra behandelt. eBook.

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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch­ tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange­ messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismässig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie­ ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil grösserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein­ sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek­ tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschätzt wird, ist die Rekonstruktion ursprünglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfügbarkeit mathematischer Bibliotheken für Matrixoperationen kön­ nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und auf Rechnern gelöst werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal­ gebra behandelt.

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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismässig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil grösserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschätzt wird, ist die Rekonstruktion ursprünglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfügbarkeit mathematischer Bibliotheken für Matrixoperationen kön nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und auf Rechnern gelöst werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal gebra behandelt.

Von Händler/Antiquariat, Buchservice Lars Lutzer [53994756], Hamburg, Germany.
Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten.Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. Datenbehandlung und Programmierung / Algorithmen und Datenstruk turen / Methoden der linearen Algebra / Statistik / Monte Carlo-Methoden / Schätzung von Parametern / Methode der kleinsten Quadrate / Optimierung / Prüfung von Hypothesen / Parametrisierung von Daten / Entfaltung / Literaturverzeichnis / Index Dieses Buch zur Datenanalyse hat mir gut gefallen. Die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden erläutert, der zentrale Grenzwertsatz fehlt ebensowenig wie die obligatorischen Methoden zur Bestimmung von Parametern, also Maximum Likelihood und Least Square. All dies in einer ebenso knappen wie klaren Sprache und mathematischen Beschreibung. Datenanalyse mit Stata Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung Ulrich Kohler Frauke Kreuter In deutscher Sprache. 358 pages. 20,8 x 13,7 x 1,9 cm.

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Auflage: 1 (1. September 1998) Hardcover Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten.Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. Datenbehandlung und Programmierung / Algorithmen und Datenstruk turen / Methoden der linearen Algebra / Statistik / Monte Carlo-Methoden / Schätzung von Parametern / Methode der kleinsten Quadrate / Optimierung / Prüfung von Hypothesen / Parametrisierung von Daten / Entfaltung / Literaturverzeichnis / Index Dieses Buch zur Datenanalyse hat mir gut gefallen. Die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden erläutert, der zentrale Grenzwertsatz fehlt ebensowenig wie die obligatorischen Methoden zur Bestimmung von Parametern, also Maximum Likelihood und Least Square. All dies in einer ebenso knappen wie klaren Sprache und mathematischen Beschreibung. Datenanalyse mit Stata Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung Ulrich Kohler Frauke Kreuter Seiten: 358 20,8 x 13,7 x 1,9 cm.

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Auflage: 1 (1. September 1998) Hardcover 358 S. 20,8 x 13,7 x 1,9 cm Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten.Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. Datenbehandlung und Programmierung / Algorithmen und Datenstruk turen / Methoden der linearen Algebra / Statistik / Monte Carlo-Methoden / Schätzung von Parametern / Methode der kleinsten Quadrate / Optimierung / Prüfung von Hypothesen / Parametrisierung von Daten / Entfaltung / Literaturverzeichnis / Index Dieses Buch zur Datenanalyse hat mir gut gefallen. Die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden erläutert, der zentrale Grenzwertsatz fehlt ebensowenig wie die obligatorischen Methoden zur Bestimmung von Parametern, also Maximum Likelihood und Least Square. All dies in einer ebenso knappen wie klaren Sprache und mathematischen Beschreibung. Datenanalyse mit Stata Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung Ulrich Kohler Frauke Kreuter Versand D: 6,95 EUR Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten.Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismässig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. Datenbehandlung und Programmierung / Algorithmen und Datenstruk turen / Methoden der linearen Algebra / Statistik / Monte Carlo-Methoden / Schätzung von Parametern / Methode der kleinsten Quadrate / Optimierung / Prüfung von Hypothesen / Parametrisierung von Daten / Entfaltung / Literaturverzeichnis / Index Dieses Buch zur Datenanalyse hat mir gut gefallen. Die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden erläutert, der zentrale Grenzwertsatz fehlt ebensowenig wie die obligatorischen Methoden zur Bestimmung von Parametern, also Maximum Likelihood und Least Square. All dies in einer ebenso knappen wie klaren Sprache und mathematischen Beschreibung. Datenanalyse mit Stata Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung Ulrich Kohler Frauke Kreuter.

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