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  • Format: PDF

Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der
Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik.
Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu
manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze
ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen.
Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser
Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung
erarbeitet. Hierbei legen die Autoren
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  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
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  • Größe: 17.72MB
Produktbeschreibung
Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der

Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik.

Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu

manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze

ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen.

Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser

Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung

erarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassende

und konsistente Darstellung.

Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen für

die relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt.

Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen und

MATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossar

ist ebenfalls enthalten.

Der Inhalt

. Einführung in die Statistik und Datenvisualisierung

. Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse

. Regression

. Versuchsplanung

. Modellierung stochastischer Prozesse mittels Zeitreihenanalyse

. Modellierung dynamischer Prozesse mit Methoden zur Systemidentifikation

. Verwendung von MATLAB® zur statistischen Analyse

. Verwendung von Excel® zur statistischen Analyse

Die Zielgruppen

Ingenieure, Studierende und Hochschullehrer der Fachgebiete Verfahrenstechnik,

Elektrotechnik, Maschinenbau, Messtechnik sowie Mathematiker, insbesondere

der Bereich der Statistik.

Die Autoren

Prof. Dr. Yuri A. W. Shardt ist derzeit Fachgebietsleiter des Fachgebiets "Automatisierungstechnik"

an der TU Ilmenau.

Dr. Heiko Weiß ist derzeit Entwicklungsingenieur für Regelungstechnik. Er war

wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fachgebiets "Automatisierungstechnik" an der

TU Ilmenau.


Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt


Prof. Dr. Yuri A. W. Shardt ist derzeit Fachgebietsleiter des Fachgebiets "Automatisierungstechnik" an der TU Ilmenau.

Dr. Heiko Weiß ist derzeit Entwicklungsingenieur für Regelungstechnik. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fachgebiets "Automatisierungstechnik" an der TU Ilmenau.