Ebook: Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung großer Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung großer Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung großer Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismäßig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. "... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung für Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der höheren Mathematik voraus. ... Empfehle

---

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verf?gbarkeit m?chtiger Algorithmen gegen?ber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung gro?er Datenmengen, will eine Einf?hrung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichw?rtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erkl?rung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenh?nge f?r den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge f?r die Organisation und Strukturierung gro?er Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung gro?er Datenmengen hat oft die Extraktion verh?ltnism??ig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enth?lt Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. "... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung f?r Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der h?heren Mathematik voraus. ... Empfehle

---

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verf?gbarkeit m?chtiger Algorithmen gegen?ber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung gro?er Datenmengen, will eine Einf?hrung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichw?rtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erkl?rung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenh?nge f?r den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge f?r die Organisation und Strukturierung gro?er Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung gro?er Datenmengen hat oft die Extraktion verh?ltnism??ig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enth?lt Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. "... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung f?r Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der h?heren Mathematik voraus. ... Empfehle
Content:
Front Matter....Pages 1-10
Einf?hrung in Datenbehandlung und Programmierung....Pages 11-27
Algorithmen und Datenstrukturen....Pages 28-56
Methoden der linearen Algebra....Pages 57-92
Statistik....Pages 93-153
Monte Carlo-Methoden....Pages 154-177
Sch?tzung von Parametern....Pages 178-211
Methode der kleinsten Quadrate....Pages 212-238
Optimierung....Pages 239-284
Pr?fung von Hypothesen....Pages 285-304
Parametrisierung von Daten....Pages 305-329
Entfaltung....Pages 330-347
Back Matter....Pages 349-360

---

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verf?gbarkeit m?chtiger Algorithmen gegen?ber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung gro?er Datenmengen, will eine Einf?hrung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichw?rtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erkl?rung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenh?nge f?r den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge f?r die Organisation und Strukturierung gro?er Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung gro?er Datenmengen hat oft die Extraktion verh?ltnism??ig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enth?lt Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. "... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung f?r Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der h?heren Mathematik voraus. ... Empfehle
Content:
Front Matter....Pages 1-10
Einf?hrung in Datenbehandlung und Programmierung....Pages 11-27
Algorithmen und Datenstrukturen....Pages 28-56
Methoden der linearen Algebra....Pages 57-92
Statistik....Pages 93-153
Monte Carlo-Methoden....Pages 154-177
Sch?tzung von Parametern....Pages 178-211
Methode der kleinsten Quadrate....Pages 212-238
Optimierung....Pages 239-284
Pr?fung von Hypothesen....Pages 285-304
Parametrisierung von Daten....Pages 305-329
Entfaltung....Pages 330-347
Back Matter....Pages 349-360
....