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.
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
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.
Daniel Bättig
Bayes Statistik Datenanalyse Regression Versuchsplanung Wahrscheinlichkeitsrechnung