Das Buch bietet eine ausführliche Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieur- und Naturwissenschaftler. Es behandelt die wesentlichen grundlegenden Methoden, die insbesondere im ingenieurwissenschaftlichen Bereich ihre Anwendung finden. Anhand von Beispielen und realen Datensätzen werden die Anwendungen der Methoden verdeutlicht und mit der freien Statistik Software R auch die Gelegenheit gegeben, alle Beispiele direkt nachzuvollziehen und die erlernten Methoden auf andere Datensätze anzuwenden. Dazu wird ebenfalls eine kurze Einführung in R gegeben. Am Ende…mehr
Das Buch bietet eine ausführliche Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieur- und Naturwissenschaftler. Es behandelt die wesentlichen grundlegenden Methoden, die insbesondere im ingenieurwissenschaftlichen Bereich ihre Anwendung finden. Anhand von Beispielen und realen Datensätzen werden die Anwendungen der Methoden verdeutlicht und mit der freien Statistik Software R auch die Gelegenheit gegeben, alle Beispiele direkt nachzuvollziehen und die erlernten Methoden auf andere Datensätze anzuwenden. Dazu wird ebenfalls eine kurze Einführung in R gegeben. Am Ende jedes Abschnitts finden sich Übungsaufgaben mit deren Hilfe die Verfahren geübt werden können. Lösungen zu den Aufgaben werden elektronisch bereitgestellt.
Prof. Dr. Christine Müller, Technische Universität Dortmund, Fakultät Statistik Dr. Liesa Denecke, Technische Universität Dortmund, Fakultät Statistik
Inhaltsangabe
1 Fragestellungen. Teil I Beschreibende Statistik. 2 Erste Schritte mit R.- 3 Datentypen.- 4 Tabellarische und grafische Darstellungen von univariaten Daten.- 5 Statistische Kennzahlen für die Lage.- 6 Statistische Kennzahlen für die Streuung.- 7 BivariateDaten.- Teil II Wahrscheinlichkeitstheorie. 8 Zufallszahlen und Simulationen.- 9 Mengentheoretische Grundlagen.- 10 Wahrscheinlichkeitsmaße,Wahrscheinlichkeitsräume.- 11 Zufallsvariablen und deren Verteilungen.- 12 EindimensionaleWahrscheinlichkeitsverteilungen.- 13 Zwei- und mehrdimensionaleWahrscheinlichkeitsverteilungen.- 14 BedingteWahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit.- 15 Erwartungswert und Varianz.- 16 Weitere wahrscheinlichkeitstheoretischeKennzahlen.- 17 *Zuverlässigkeitstheorie*.- 18 Markovketten.- Teil III Schließende Statistik. 19 Fragestellungen der Schließenden Statistik.- 20 *Punktschätzungen*.- 21 Allgemeine Formeines statistischen Tests.- 22 Tests für H mi = mi gegen H mi mi bei Normalverteilung.- 23 Weitere Tests bei Normalverteilung.- 24 Tests bei nichtnormalverteilten Daten.- 25 *Intervallschätzungen/Konfidenzbereiche*.- 26 *Anwendungen in der Qualitätssicherung*.- Literatur.- Sachverzeichnis.
1 Fragestellungen. Teil I Beschreibende Statistik. 2 Erste Schritte mit R.- 3 Datentypen.- 4 Tabellarische und grafische Darstellungen von univariaten Daten.- 5 Statistische Kennzahlen für die Lage.- 6 Statistische Kennzahlen für die Streuung.- 7 BivariateDaten.- Teil II Wahrscheinlichkeitstheorie. 8 Zufallszahlen und Simulationen.- 9 Mengentheoretische Grundlagen.- 10 Wahrscheinlichkeitsmaße,Wahrscheinlichkeitsräume.- 11 Zufallsvariablen und deren Verteilungen.- 12 EindimensionaleWahrscheinlichkeitsverteilungen.- 13 Zwei- und mehrdimensionaleWahrscheinlichkeitsverteilungen.- 14 BedingteWahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit.- 15 Erwartungswert und Varianz.- 16 Weitere wahrscheinlichkeitstheoretischeKennzahlen.- 17 *Zuverlässigkeitstheorie*.- 18 Markovketten.- Teil III Schließende Statistik. 19 Fragestellungen der Schließenden Statistik.- 20 *Punktschätzungen*.- 21 Allgemeine Formeines statistischen Tests.- 22 Tests für H mi = mi gegen H mi mi bei Normalverteilung.- 23 Weitere Tests bei Normalverteilung.- 24 Tests bei nichtnormalverteilten Daten.- 25 *Intervallschätzungen/Konfidenzbereiche*.- 26 *Anwendungen in der Qualitätssicherung*.- Literatur.- Sachverzeichnis.
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