Sheldon M. Ross

Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, m. CD-ROM

• Gebundenes Buch

Produktbeschreibung

Klar und prägnant geschrieben, theoretisch fundiert und mit vielen Beispielen versehen führt dieses international bewährte Lehrbuch in die beschreibende und induktive Statistik ein.Zentrales Anliegen des Autors ist es, Ihnen die wichtigsten statistischen Methoden und deren Anwendung auf reale Fragestellungen der Ingenieur- und Naturwissenschaften in Forschung und Praxis zu vermitteln.Ausgehend von einer Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Ihnen Zufallsvariablen und deren Verteilungen ausführlich erklärt. Im Anschluss lernen Sie, welchen Gesetzmäßigkeiten Stichproben gehorchen, wie Sie Parameter schätzen, Hypothesen aufstellen und testen und wie Sie Verfahren der Regressions- und Varianzanalyse anwenden. Abschließende Kapitel behandeln die Tests zur Anpassungsgüte, nichtparametrische Tests, Anwendungen in der Qualitätskontrolle und Lebensdauerverteilungen.Ein besonderer Fokus liegt auf der begrifflichen und mathematischen Klarheit, die stets praxisbezogen bleibt und sich nie im Abstrakten verliert. Das sorgfältig ausgewählte Beispielmaterial veranschaulicht die Konzepte und Rechenmethoden und zeigt gleichzeitig deren breite Anwendungsmöglichkeiten in den Ingenieur- und Naturwissenschaften auf.Diesem Buch liegt eine CD-ROM bei, die Software zu den wichtigsten Verteilungen und Tests enthält.

Produktdetails

• Verlag: Springer Spektrum
• 3. Aufl.
• Seitenzahl: 561
• Deutsch
• Abmessung: 250mm
• Gewicht: 1225g
• ISBN-13: 9783827416216
• ISBN-10: 3827416213
• Artikelnr.: 20779020

Autorenporträt

Sheldon M. Ross hat zahlreiche Lehrbücher und Artikel in Statistik und angewandter Wahrscheinlichkeitstheorie veröffentlicht.
Prof. Ross ist Gründer und Herausgeber des Journals "Probability in the Engineering and Informational Sciences". Er ist Fellow des Institute of Mathematical Statistics und Träger des Humboldt U.S. Senior Scientist Award.
Nach langjähriger und bedeutsamer Tätigkeit an der University of California in Berkeley hat Professor Ross nun die Daniel J. Epstein Professur of Industrial Systems Engineering an der University of Southern California inne.

Inhaltsangabe

Vorwort 1 Einführung in die Statistik 1.1 Einleitung 1.2 Datensammlung und beschreibende Statistik 1.3 Beurteilende Statistik und Wahrscheinlichkeitsmodelle 1.4 Grundgesamtheiten und Stichproben 1.5 Eine kurze Geschichte der Statistik Aufgaben 2 Beschreibende Statistik 2.1 Einleitung 2.2 Beschreibung von Datensätzen 2.2.1 Häufigkeitstabellen und -diagramme 2.2.2 Relative Häufigkeiten und -diagramme 2.2.3 Datenklassen, Histogramme, Summenkurven und Stängel-Blatt-Diagramme 2.3 Zusammenfassung von Datensätzen 2.3.1 Mittelwert, Median und Modalwert einer Stichprobe 2.3.2 Varianz und Standardabweichung einer Stichprobe 2.3.3 Perzentile und Box-Plots 2.4 Die Tschebyschew'sche Ungleichung 2.5 Normalverteilte Datensätze 2.6 Gepaarte Datensätze und der Korrelationskoeffizient der Stichprobe Aufgaben 3 Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie 3.1 Einleitung 3.2 Stichprobenraum und Ereignisse 3.3 Venn-Diagramme und die Ereignisalgebra 3.4 Axiome der Wahrscheinlichkeit 3.5 Stichprobenräume mit gleich wahrscheinlichen Elementarereignissen 3.6 Bedingte Wahrscheinlichkeit 3.7 Die Bayes'sche Formel 3.8 Unabhängige Ereignisse Aufgaben 4 Zufallsvariable und Erwartungswert 4.1 Zufallsvariable 4.2 Arten von Zufallsvariablen 4.3 Zufallsvariablen mit gemeinsamer Wahrscheinlichkeitsverteilung 4.3.1 Unabhängige Zufallsvariablen 4.3.2 Bedingte Verteilungen 4.4 Erwartungswerte 4.5 Eigenschaften des Erwartungswertes 4.5.1 Erwartungswert von Summen aus Zufallsvariablen 4.6 Die Varianz 4.7 Kovarianz und Varianz der Summe von Zufallsvariablen 4.8 Momentenerzeugende Funktionen 4.9 Die Tschebyschew'sche Ungleichung und das schwache Gesetz der großen Zahlen Aufgaben 5 Besondere Zufallsvariablen 5.1 Bernoulli-Variablen und Binomialvariablen 5.1.1 Berechnung der Binomialverteilung 5.2 Die Poisson-Variable 5.2.1 Berechnung der Poisson-Verteilung 5.3 Die hypergeometrische Zufallsvariable 5.4 Die gleichverteilte Zufallsvariable 5.5 Normalverteilte Zufallsvariable 5.6 Exponentialverteilte Zufallsvariable 5.6.1 Der Poisson-Prozess 5.7 Die Gammaverteilung 5.8 Aus der Normalverteilung abgeleitete Verteilungen 5.8.1 Die Chi-Quadrat-Verteilung 5.8.2 Die t-Verteilung 5.8.3 Die F-Verteilung 5.9 Die logistische Verteilung Aufgaben 6 Stichprobenfunktionen 6.1 Einleitung 6.2 Das Stichprobenmittel 6.3 Der zentrale Grenzwertsatz 6.3.1 Näherungsweise Verteilung des Stichprobenmittels 6.3.2 Wie groß muss eine Stichprobe sein? 6.4 Die Stichprobenvarianz 6.5 Stichprobenverteilungen von normalverteilten Gesamtheiten 6.5.1 Verteilung des Stichprobenmittels 6.5.2 Gemeinsame Verteilung von X und S2 6.6 Stichproben aus einer endlichen Grundgesamtheit Aufgaben 7 Parameterschätzung 7.1 Einleitung 7.2 Maximum-Likelihood-Schätzer 7.2.1 Abschätzung der Lebenserwartung 7.3 Intervallschätzungen 7.3.1 Konfidenzintervalle für den Erwartungswert von Normalverteilungen bei unbekannter Varianz 7.3.2 Konfidenzintervalle für die Varianz einer Normalverteilung 7.4 Schätzung der Differenz von Mittelwerten in zwei normalverteilten Gesamtheiten 7.5 Genäherte Konfidenzintervalle für den Erwartungswert einer Bernoulli-Variablen 7.6 Konfidenzintervalle für den Mittelwert bei der Exponentialverteilung 7.7 Auswertung eines Punktschätzers 7.8 Der Bayes-Schätzer Aufgaben 8 Testen von Hypothesen 8.1 Einleitung 8.2 Signifikanzniveaus 8.3 Tests für den Erwartungswert einer normalverteilten Gesamtheit 8.3.1 Tests bei bekannter Varianz 8.3.2 Tests bei unbekannter Varianz: Der t-Test 8.4 Test der Erwartungswerte zweier normalverteilter Gesamtheiten auf Gleichheit 8.4.1 Tests bei bekannten Varianzen 8.4.2 Test bei unbekannten Varianzen 8.4.3 Test bei unbekannten und ungleichen Varianzen 8.4.4 Der gepaarte t-Test 8.5 Test von Hypothesen über die Varianz einer normalverteilten Gesamtheit 8.5.1 Test der Varia

Rezensionen

"Stimmen zur Originalausgabe:

"Ross's book is an excellent introduction to classical Probability Theory and Statistics. The explanations are absolutely clear, well chosen examples help students to understand the point of each section. Ross is a classical author of probability texts, most of his books became Bibles of instructors and students. This text is no exception... What it covers is absolutely elegant...I simply love it." - Gabor Szekely, Bowling Green State University

"This is a very concise yet exhaustive introduction to probability and statistics. As with Prof. Ross' all books, explanations are very clear." - Leserrezension auf amazon.com

"One of the best introductory book on Probability and Statistics. As in the title, this book is written for Engineers and Scientists. Highly recommended. I have used this book for 3 years as a TA." - Patrick Liu auf amazon.com