In diesem Buch werden die wesentlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik behandelt und grundlegende statistische Methoden dargestellt. Das Kapitel 1 beschäftigt sich mit der Berechnung, d.h. mit den Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten sowie mit der formalen Definition des Wahrscheinlichkeitsbegriffes. Im Kapitel 2 sind kombinatorische Grundlagen zusammengestellt, die bei der konkreten Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten sehr nützlich sind. Im Kapitel 3 werden dann Zufallsvariablen und ihre Verteilungen betrachtet; auf diesem Instrumentarium gekoppelt mit zugehörigen Kenngrößen, die im Kapitel 4 behandelt werden, basieren die Methoden der induktiven Statistik. Im Kapitel 5 werden dann Eigenschaften der gebräuchlichsten Verteilungen zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-05-29
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In diesem Buch werden die wesentlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik behandelt und grundlegende statistische Methoden dargestellt. Das Kapitel 1 beschäftigt sich mit der Berechnung, d.h. mit den Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten sowie mit der formalen Definition des Wahrscheinlichkeitsbegriffes. Im Kapitel 2 sind kombinatorische Grundlagen zusammengestellt, die bei der konkreten Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten sehr nützlich sind. Im Kapitel 3 werden dann Zufallsvariablen und ihre Verteilungen betrachtet; auf diesem Instrumentarium gekoppelt mit zugehörigen Kenngrößen, die im Kapitel 4 behandelt werden, basieren die Methoden der induktiven Statistik. Im Kapitel 5 werden dann Eigenschaften der gebräuchlichsten Verteilungen zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Da eine direkte präzise Schätzung von Parametern mit Intervalldaten in generalisierten linearen Modellen nicht möglich ist, formuliert Michael Seitz die Intervallschätzungen der Parameter als Optimierungsproblem und schlägt numerische Verfahren vor, um diese zu lösen. Die Herausforderung liegt dabei in der numerischen Lösung des hochdimensionalen Optimierungsproblems. Dieses wird hier näherungsweise mit einer Kombination aus bekannten numerischen Verfahren für nicht-lineare Zielfunktionen und heuristischem Vorgehen gelöst. Des Weiteren werden für einige Spezialfälle andere zuverlässigere Verfahren vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-03-14
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In diesem Buch werden die wesentlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik behandelt und grundlegende statistische Methoden dargestellt. Das Kapitel 1 beschäftigt sich mit der Berechnung, d.h. mit den Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten sowie mit der formalen Definition des Wahrscheinlichkeitsbegriffes. Im Kapitel 2 sind kombinatorische Grundlagen zusammengestellt, die bei der konkreten Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten sehr nützlich sind. Im Kapitel 3 werden dann Zufallsvariablen und ihre Verteilungen betrachtet; auf diesem Instrumentarium gekoppelt mit zugehörigen Kenngrößen, die im Kapitel 4 behandelt werden, basieren die Methoden der induktiven Statistik. Im Kapitel 5 werden dann Eigenschaften der gebräuchlichsten Verteilungen zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Da eine direkte präzise Schätzung von Parametern mit Intervalldaten in generalisierten linearen Modellen nicht möglich ist, formuliert Michael Seitz die Intervallschätzungen der Parameter als Optimierungsproblem und schlägt numerische Verfahren vor, um diese zu lösen. Die Herausforderung liegt dabei in der numerischen Lösung des hochdimensionalen Optimierungsproblems. Dieses wird hier näherungsweise mit einer Kombination aus bekannten numerischen Verfahren für nicht-lineare Zielfunktionen und heuristischem Vorgehen gelöst. Des Weiteren werden für einige Spezialfälle andere zuverlässigere Verfahren vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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In diesem Buch werden die wesentlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik behandelt und grundlegende statistische Methoden dargestellt. Das Kapitel 1 beschäftigt sich mit der Berechnung, d.h. mit den Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten sowie mit der formalen Definition des Wahrscheinlichkeitsbegriffes. Im Kapitel 2 sind kombinatorische Grundlagen zusammengestellt, die bei der konkreten Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten sehr nützlich sind. Im Kapitel 3 werden dann Zufallsvariablen und ihre Verteilungen betrachtet; auf diesem Instrumentarium gekoppelt mit zugehörigen Kenngrößen, die im Kapitel 4 behandelt werden, basieren die Methoden der induktiven Statistik. Im Kapitel 5 werden dann Eigenschaften der gebräuchlichsten Verteilungen zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-03-27
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