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Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten­ siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen geprägt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glücksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine äusserst fruchtbare Idee für Bevölkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreissiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein­ lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwärtig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute wären beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil­ chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf ökonomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien •... - für Vorgänge dieser und ähnlicher Natur können mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen; realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen über ihre zukünftige Entwicklung können nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti­ scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverständlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer stärkerem Masse nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts­ wissenschaften durchdringen. Von der Qualitätsüberwachung industrieller Fertigung über die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r~edizin. Psychologie. Soziologie •... bis hin zur ökonometrischen Analyse. Prognose und Pla­ nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten statistisch-analytischer Methoden.

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Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen geprägt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glücksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine äusserst fruchtbare Idee für Bevölkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreissiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwärtig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute wären beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf ökonomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien ... - für Vorgänge dieser und ähnlicher Natur können mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen, realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen über ihre zukünftige Entwicklung können nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverständlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer stärkerem Masse nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts wissenschaften durchdringen. Von der Qualitätsüberwachung industrieller Fertigung über die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r~edizin. Psychologie. Soziologie ... bis hin zur ökonometrischen Analyse. Prognose und Pla nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten statistisch-analytischer Methoden.

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Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Der vorliegende Band ist der Sahliessenden Statistik gewidmet - insbesondere den Verfahren der Sahätz- und Testtheorie. Diese Verfahren stellen eine Ver bindung zwischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Beschreibender Statistik her, indem sie eine optimale Anpassung wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle an beobachtetes Datenmaterial bewirken oder umgekehrt eine Oberprüfung der artiger Modellvorstellungen anhand konkreter Daten ermöglichen. Die Methoden der Schliessenden Statistik werden in zunehmendem Masse in allen Bereichen der Forschung, in den Natur- und Ingenieurwissenschaften, in den Wirtschafts-, Sozial- und Erziehungswissenschaften sowie vor allem auch in der Medizin eingesetzt. In weiten Bereichen der beruflichen Praxis in Industrie, Wirtschaft und Verwaltung haben sich die wichtigsten Schätz- und Testverfahren einen festen Platz erworben, von dem sie nicht mehr wegzudenken sind. Im Rahmen des schulischen Mathematikunterrichts bietet Schliessende Statistik zahlreiche Möglichkeiten, Wahrscheinlichkeitsrechnung lebensnah und inter essant zu gestalten. Die grundlegenden Begriffe vor allem der Testtheorie können bereits in einen ersten Kurs über Wahrscheinlichkeitsrechnung einge baut werden. Insbesondere lassen sich viele der sogenannten parameterfreien Verfahren schon sehr früh erläutern - etwa im Anschluss an die Kombinatorik (bspw. der Vorzeichentest oder der Iterationstest) oder nach Behandlung der Binomialverteilung ( der Binomialtest). Das vollständige Gedankengebäude der Schätz- bzw. Testtheorie sollte allerdings erst im Anschluss an vorangegange ne Kurse über Wahrscheinlichkeitsrechnung dargestellt werden, nicht weil es formale Schwierigkeiten bereiten würde, sondern weil es doch eine gewisse Vertrautheit und Erfahrung im Umgang mit der wahrscheinlichkeitstheoreti schen Denkweise voraussetzt. 356 pp. Deutsch.

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Der vorliegende Band ist der Sahliessenden Statistik gewidmet - insbesondere den Verfahren der Sahätz- und Testtheorie. Diese Verfahren stellen eine Ver­ bindung zwischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Beschreibender Statistik her, indem sie eine optimale Anpassung wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle an beobachtetes Datenmaterial bewirken oder umgekehrt eine Oberprüfung der­ artiger Modellvorstellungen anhand konkreter Daten ermöglichen. Die Methoden der Schliessenden Statistik werden in zunehmendem Masse in allen Bereichen der Forschung, in den Natur- und Ingenieurwissenschaften, in den Wirtschafts-, Sozial- und Erziehungswissenschaften sowie vor allem auch in der Medizin eingesetzt. In weiten Bereichen der beruflichen Praxis in Industrie, Wirtschaft und Verwaltung haben sich die wichtigsten Schätz- und Testverfahren einen festen Platz erworben, von dem sie nicht mehr wegzudenken sind. Im Rahmen des schulischen Mathematikunterrichts bietet Schliessende Statistik zahlreiche Möglichkeiten, Wahrscheinlichkeitsrechnung lebensnah und inter­ essant zu gestalten. Die grundlegenden Begriffe vor allem der Testtheorie können bereits in einen ersten Kurs über Wahrscheinlichkeitsrechnung einge­ baut werden. Insbesondere lassen sich viele der sogenannten parameterfreien Verfahren schon sehr früh erläutern - etwa im Anschluss an die Kombinatorik (bspw. der Vorzeichentest oder der Iterationstest) oder nach Behandlung der Binomialverteilung ( der Binomialtest). Das vollständige Gedankengebäude der Schätz- bzw. Testtheorie sollte allerdings erst im Anschluss an vorangegange­ ne Kurse über Wahrscheinlichkeitsrechnung dargestellt werden, nicht weil es formale Schwierigkeiten bereiten würde, sondern weil es doch eine gewisse Vertrautheit und Erfahrung im Umgang mit der wahrscheinlichkeitstheoreti­ schen Denkweise voraussetzt. Soft cover.

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Science, Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen geprgt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glcksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine uerst fruchtbare Idee fr Bevlkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreiiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwrtig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute wren beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf konomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien ... - fr Vorgnge dieser und hnlicher Natur knnen mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen; realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen ber ihre zuknftige Entwicklung knnen nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverstndlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer strkerem Mae nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts wissenschaften durchdringen. Von der Qualittsberwachung industrieller Fertigung ber die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r~edizin. Psychologie. Soziologie ... bis hin zur konometrischen Analyse. Prognose und Pla nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung natrlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmglichkeiten statistisch-analytischer Methoden. eBook.

Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen gepragt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glucksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine ausserst fruchtbare Idee fur Bevolkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreissiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwartig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute waren beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf okonomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien ... - fur Vorgange dieser und ahnlicher Natur konnen mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen; realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen uber ihre zukunftige Entwicklung konnen nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverstandlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer starkerem Masse nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts wissenschaften durchdringen. Von der Qualitatsuberwachung industrieller Fertigung uber die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r edizin. Psychologie. Soziologie ... bis hin zur okonometrischen Analyse. Prognose und Pla nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung naturlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmoglichkeiten statistisch-analytischer Method.

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Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen gepragt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glucksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine ausserst fruchtbare Idee fur Bevolkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreissiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwartig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute waren beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf okonomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien ... - fur Vorgange dieser und ahnlicher Natur konnen mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen; realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen uber ihre zukunftige Entwicklung konnen nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverstandlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer starkerem Masse nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts wissenschaften durchdringen. Von der Qualitatsuberwachung industrieller Fertigung uber die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r edizin. Psychologie. Soziologie ... bis hin zur okonometrischen Analyse. Prognose und Pla nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung naturlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmoglichkeiten statistisch-analytischer Method, Paperback, Edisyon: 1979, Etikèt: Birkhäuser, Birkhäuser, Gwoup pwodwi: Book, Ki te pibliye: 1979-01-01, Estidyo: Birkhäuser.

Qualitätsüberwachung industrieller Fertigung über die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r~edizin. Psychologie. Soziologie . bis hin zur ökonometrischen Analyse. Prognose und Pla­ nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten statistisch-analytischer Methoden.

Schliessende Statistik ab 59.99 € als Taschenbuch: Schätzen und Testen Mit vollständig gelösten Aufgaben. Auflage 1980. Aus dem Bereich: Bücher,.

Wahrscheinlichkeitsrechnung Teil 1 ab 49.99 € als Taschenbuch: Mit vollständig gelösten Aufgaben. Auflage 1979. Aus dem Bereich: Bücher,.