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Angewandte Datenanalyse: Der Bayes'sche Weg
Kategorie	Beschreibung
036a	XA-DE
037b	ger
077a	490071708 Druckausg. u.d.T.: ‡Bättig, Daniel, 1958 - : Angewandte Datenanalyse
087q	978-3-662-54219-4
100	Bättig, Daniel
331	Angewandte Datenanalyse
335	Der Bayes'sche Weg
403	2. Aufl. 2017
410	Berlin, Heidelberg
412	Springer Spektrum
425	2017
425a	2017
433	Online-Ressource (XVI, 393 S. 269 Abb., 11 Abb. in Farbe, online resource)
451b	Statistik und ihre Anwendungen
527	Druckausg. u.d.T.: ‡Bättig, Daniel, 1958 - : Angewandte Datenanalyse
540a	ISBN 978-3-662-54220-0
700	\|UFM
700	\|COM077000
700b	\|519.53
700b	\|519.5
700c	\|QA276-280
700g	1270877526 SK 830
700g	127149115X QH 233
750	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.
753	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.
902s	209556331 Datenanalyse
902s	210161264 Bayes-Verfahren
902f	\|Lehrbuch
012	489625282
081	Bättig, Daniel: Angewandte Datenanalyse
100	Springer E-Book
125a	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
655e	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-54220-0