Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren.
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Der vorliegende Ergänzungsband zu dem 2008 erschienenen e-Buch „Einfüh-rung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker“ verfolgt die Absicht, ne-ben dem unverzichtbaren englischen Text auch den deutschenweiter zu ent-wickeln. Das übersetzte e-Buch erfuhr wesentliche inhaltliche Ergänzungenschon in der ersten Auflage (2010) und liegt z. Zt. (seit 2017)in dritter, noch-mals ergänzter Auflage vor. Eine logische Fortsetzung dieser Arbeiten wäreeine (formale) (Rück-)Übersetzung des englischen Textes ins deutsche. Auf-wand für die Autoren und Nutzen für den Leser stünden dabei jedoch in einemMissverhältnis, dem nur durch eine nochmalige gründliche Überarbeitung undErweiterung abzuhelfen wäre.Ein bescheideneres Ziel besteht darin, eine begrenzte Auswahl unter denstatistischen Methoden, die z.Zt. in der deutschen Fassungfehlen, zu treffenund nur diese, evtl. korrigiert und erweitert, in einem Ergänzungsband zurdeutschen Ausgabe zusammenzufassen. Insbesondere erscheint dies sinnvollfür ältere Entwicklungen, die etwas außerhalb des „main stream“ liegen, aberdurchaus von mehr als nur historischem Interesse sind.Der erste Teil des vorliegenden Ergänzungsbandes enthält hauptsächlichmathematische Grundlagen der Statistik: Näherungsmethoden für Verteilun-gen (insbesondere Gram-Charlier-Reihen), einige im deutschen Text fehlendeVerteilungen, sowie eine Diskussion des Zentralen Grenzwertsatzes.Im zweiten Teil behandeln wir die für physikalische Anwendungen wich-tige Kombination korrelierter Messungen und die Parameter-Schätzung beiUntergrund-behafteten Daten.Schließlich geben wir eine zusammenfassende Behandlung der Maximum-Likelihood Schätzung für die Parameter der Normalverteilung sowie desLikelihood-Quotienten-Tests, einschließlich des Bayes-Faktors.Zitate bezüglich der deutschen Ausgabe werden zweckmäßigerweise mitder Seitenzahl versehen, in der Form [1], S.xxx. Im übrigen enthält das Lite-raturverzeichnis nur neue Zitate, die in der deutschen Ausgabe fehlen. Auchfür ein Sachverzeichnis muss auf die ursprüngliche deutsche Ausgabe verwie-sen werden.
Aktualisiert: 2020-02-13
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Aktualisiert: 2019-08-18
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Aktualisiert: 2019-08-18
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