Oskar N. Anderson
Einführung in die Mathematische Statistik
Oskar N. Anderson
Einführung in die Mathematische Statistik
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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.
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Produktdetails
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- Verlag: Springer / Springer Vienna / Springer, Wien
- Artikelnr. des Verlages: 978-3-7091-5873-9
- 1935.
- Seitenzahl: 324
- Erscheinungstermin: 1. Januar 1935
- Deutsch
- Abmessung: 235mm x 155mm x 18mm
- Gewicht: 498g
- ISBN-13: 9783709158739
- ISBN-10: 3709158737
- Artikelnr.: 37476613
- Verlag: Springer / Springer Vienna / Springer, Wien
- Artikelnr. des Verlages: 978-3-7091-5873-9
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- Seitenzahl: 324
- Erscheinungstermin: 1. Januar 1935
- Deutsch
- Abmessung: 235mm x 155mm x 18mm
- Gewicht: 498g
- ISBN-13: 9783709158739
- ISBN-10: 3709158737
- Artikelnr.: 37476613
1. Über den Begriff der mathematischen Statistik.- 2. Aufgabe, Zweck und Beschaffenheit des Buches.- 3. Grundsätzliches zur statistischen Methode.- 4. Grundsätzliches zur Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 5. Hauptsächlicher Inhalt des Buches.- Erstes Kapitel. Elemente der statistischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und homograde Theorie.- 1. Definition der statistischen Wahrscheinlichkeit.- 2. Zwei Hilfssätze über die Addition und die Multiplikation der Häufigkeiten (bzw. statistischen Wahrscheinlichkeiten).- 3. Der Binomialsatz.- 4. Der Exponentialsatz.- 5. Zahlenbeispiele zu 4.- 6 Summenformeln zum Exponentialsatz.- 7. Zahlenbeispiele zu 6.- 8. Das Prinzip der großen Zahlen.- 9. Zahlenbeispiele zu 8.- 10. Das Pearsonsche Kriterium ?2.- 11. Das Bayessehe Problem (Rückschluß auf eine Gesamtheit höherer Ordnung).- 12. Die Formel von Poisson ("Gesetz der kleinen Zahlen").- Zweites Kapitel. Grundbegriffe der heterograden Theorie.- 1. Einleitendes.- 2. Das arithmetische Mittel.- 3. Andere Mittelwerte, welche an Stelle des arithmetischen Mittels gebraucht werden.- 4. Streuungsmaße.- 5. Momente und deren Funktionen.- 6. Zufällige Variable.- 7. Mathematische Erwartung (Erwartungswert).- 8. Markoffsche Ungleichungen.- Drittes Kapitel. Der direkte und der umgekehrte (inverse) Schluß in der heterograden Theorie.- 1. Einleitendes.- 2. Arithmetisches Mittel und Streuung.- 3. Die Momente und Kumulanten für eine zufällige Variable.- 4. Das Prinzip der großen Zahlen bei beliebigem Verteilungsgesetz der Variablen.- 5. Umkehrung der Markoffschen Ungleichungen.- 6. Abschließendes über die Bedeutung der Markoffschen Ungleichungen.- 7 Einige wichtige Verteilungsgesetze.- 8. Der Rückschluß im Falle heterograder Statistik überhaupt.- Viertes Kapitel. Korrelationstheorie und verwandte Forschungsgebiete.- 1. Korrelationstheorie.- 2. Die repräsentative Methode.- 3. Untersuchung der zeitlichen und räumlichen Stabilität der Gesamtheiten höherer Ordnung.- 4. Statistische Verfahren zur Feststellung von Kausalbindungen zwischen den Elementen verschiedener Gesamtheiten.- 5. Literaturhinweise zum weiteren Studium.- Namen- und Sachverzeichnis.
1. Über den Begriff der mathematischen Statistik.- 2. Aufgabe, Zweck und Beschaffenheit des Buches.- 3. Grundsätzliches zur statistischen Methode.- 4. Grundsätzliches zur Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 5. Hauptsächlicher Inhalt des Buches.- Erstes Kapitel. Elemente der statistischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und homograde Theorie.- 1. Definition der statistischen Wahrscheinlichkeit.- 2. Zwei Hilfssätze über die Addition und die Multiplikation der Häufigkeiten (bzw. statistischen Wahrscheinlichkeiten).- 3. Der Binomialsatz.- 4. Der Exponentialsatz.- 5. Zahlenbeispiele zu 4.- 6 Summenformeln zum Exponentialsatz.- 7. Zahlenbeispiele zu 6.- 8. Das Prinzip der großen Zahlen.- 9. Zahlenbeispiele zu 8.- 10. Das Pearsonsche Kriterium ?2.- 11. Das Bayessehe Problem (Rückschluß auf eine Gesamtheit höherer Ordnung).- 12. Die Formel von Poisson ("Gesetz der kleinen Zahlen").- Zweites Kapitel. Grundbegriffe der heterograden Theorie.- 1. Einleitendes.- 2. Das arithmetische Mittel.- 3. Andere Mittelwerte, welche an Stelle des arithmetischen Mittels gebraucht werden.- 4. Streuungsmaße.- 5. Momente und deren Funktionen.- 6. Zufällige Variable.- 7. Mathematische Erwartung (Erwartungswert).- 8. Markoffsche Ungleichungen.- Drittes Kapitel. Der direkte und der umgekehrte (inverse) Schluß in der heterograden Theorie.- 1. Einleitendes.- 2. Arithmetisches Mittel und Streuung.- 3. Die Momente und Kumulanten für eine zufällige Variable.- 4. Das Prinzip der großen Zahlen bei beliebigem Verteilungsgesetz der Variablen.- 5. Umkehrung der Markoffschen Ungleichungen.- 6. Abschließendes über die Bedeutung der Markoffschen Ungleichungen.- 7 Einige wichtige Verteilungsgesetze.- 8. Der Rückschluß im Falle heterograder Statistik überhaupt.- Viertes Kapitel. Korrelationstheorie und verwandte Forschungsgebiete.- 1. Korrelationstheorie.- 2. Die repräsentative Methode.- 3. Untersuchung der zeitlichen und räumlichen Stabilität der Gesamtheiten höherer Ordnung.- 4. Statistische Verfahren zur Feststellung von Kausalbindungen zwischen den Elementen verschiedener Gesamtheiten.- 5. Literaturhinweise zum weiteren Studium.- Namen- und Sachverzeichnis.