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Erscheinungszeitraum
Zugriff
  • 1
  • 2
    Buch
    Buch
    Berlin :Akademie-Verlag,
    UID:
    almahu_BV007125163
    Umfang: 16, 432 Seiten.
    Serie: Mathematische Lehrbücher und Monographien / 2 2
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Tafel ; Tafel ; Tafel
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    Buch
    Buch
    Berlin :Akad.-Verl.,
    UID:
    almahu_BV013496963
    Umfang: 344 S.
    ISBN: 3-05-500605-4
    Serie: Mathematische Lehrbücher und Monographien. II. Abteilung 78
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Stochastisches Modell ; Stochastisches System ; Stationärer Prozess ; Stochastisches Modell ; Stationäre Verteilung ; Stationärer Prozess
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 4
    UID:
    b3kat_BV003081653
    Umfang: XIV, 261 S.
    Serie: Sächsische Akademie der Wissenschaften 〈Leipzig〉 / Mathematisch-Naturwissenschaftliche Klasse: Abhandlungen der Sächsischen Akademie der Wissenschaften zu Leipzig, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Klasse 45,4
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Quadratische Form ; Tabelle
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 5
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cambridge :Cambridge University Press,
    UID:
    almahu_9948233568802882
    Umfang: 1 online resource (xv, 535 pages) : , digital, PDF file(s).
    ISBN: 9781107446984 (ebook)
    Inhalt: The rapidly growing field of computational social choice, at the intersection of computer science and economics, deals with the computational aspects of collective decision making. This handbook, written by thirty-six prominent members of the computational social choice community, covers the field comprehensively. Chapters devoted to each of the field's major themes offer detailed introductions. Topics include voting theory (such as the computational complexity of winner determination and manipulation in elections), fair allocation (such as algorithms for dividing divisible and indivisible goods), coalition formation (such as matching and hedonic games), and many more. Graduate students, researchers, and professionals in computer science, economics, mathematics, political science, and philosophy will benefit from this accessible and self-contained book.
    Anmerkung: Title from publisher's bibliographic system (viewed on 05 May 2016).
    Weitere Ausg.: Print version: ISBN 9781107060432
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik , Wirtschaftswissenschaften , Mathematik
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    URL: Volltext  (lizenzpflichtig)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 6
    Buch
    Buch
    Chichester u.a. :Wiley,
    UID:
    almafu_BV004158054
    Umfang: 344 S.
    ISBN: 0-471-92132-7
    Serie: Wiley series in probability and mathematical statistics
    Anmerkung: Literaturangaben
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Wirtschaftswissenschaften , Mathematik
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Stochastisches Modell ; Stochastisches System ; Stationärer Prozess ; Stochastisches Modell ; Stationäre Verteilung ; Stationärer Prozess
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 7
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Waxmann
    UID:
    almahu_9949582076102882
    Umfang: 274 p.;
    ISBN: 9783830997108
    Serie: Empirische Studien zur Didaktik der Mathematik
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 8
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Berlin, Heidelberg : Springer Spektrum
    UID:
    gbv_1652497943
    Umfang: Online-Ressource (XVII, 342 S. 200 Abb, digital)
    Ausgabe: 5. Aufl. 2013
    ISBN: 9783642376641
    Serie: SpringerLink
    Inhalt: Vorwort zur fünften Auflage -- Liste der Beispiele -- 1 Einleitung -- 2 Wahrscheinlichkeiten -- 3 Zufallsvariable. Verteilungen -- 4 Rechnererzeugte Zufallszahlen. Die Monte-Carlo-Methode -- 5 Verschiedene wichtige Verteilungen und Sätze -- 6 Stichproben -- 7 Die Methode der „Maximum Likelihood“ -- 8 Prüfung statistischer Hypothesen (Tests) -- 9 Die Methode der kleinsten Quadrate -- 10 Minimierung einer Funktion -- 11 Varianzanalyse -- 12 Lineare und polynomiale Regression -- Register.
    Inhalt: Die fünfte Auflage dieses erfolgreichen Buchs gibt eine umfassende Einführung in statistische und numerische Methoden zur Auswertung empirischer und experimenteller Daten. Statistische Theorie und praktische Probleme werden gleichermaßen behandelt: Es wird eine knappe mathematische Formulierung benutzt, ohne dabei die Anwendungen zu vernachlässigen, die in vielen Beispielen dargestellt werden. Für diese Auflage wurde eine Bibliothek von Java-Programmen entwickelt. Sie umfasst Methoden der rechnerischen Datenanalyse und der graphischen Darstellung sowie zahlreiche Beispielprogramme und Lösungen zu Programmieraufgaben. Die Programme (Quellcode und Java-Klassen, Dokumentation) und ausführliche Anhänge zum Haupttext des Buches stehen im Internet unter www.springer.com auf der Seite zum Buch zur Verfügung. Der Inhalt - Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable - Zufallszahlen und Monte-Carlo-Methode - Statistische Verteilungen (Binomial-, Gauß-, Poisson-Verteilung), Stichproben, statistische Tests - Maximum Likelihood, kleinste Quadrate, Regression, Minimierung - Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse - Anhänge zu mathematischen Hilfsmethoden und zu den Programmen Die Zielgruppen Das Buch ist konzipiert als Einführung für jüngere Leserinnen und Leser und als Nachschlagewerk für erfahrenere. Es wendet sich insbesondere an Studierende, Wissenschaftler und Praktiker der Natur- und Ingenieurwissenschaften als Hilfe bei der Analyse ihrer Daten - im Praktikum - in Bachelor- und Master-Arbeiten - in Dissertationen - in Forschung und Beruf. Der Autor Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungszentren DESY in Hamburg und CERN in Genf, bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt. Er ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern, die in zehn Sprachen erschienen sind.
    Anmerkung: Description based upon print version of record , Vorwort zur fünften Auflage; Inhaltsverzeichnis; Liste der Beispiele; Häufig benutzte Symbole und Bezeichnungen; 1 Einleitung; 1.1 Typische Aufgaben der Datenanalyse; 1.2 Zum Aufbau dieses Buches; 1.3 Zu den Programmen; 2 Wahrscheinlichkeiten; 2.1 Experimente, Ereignisse, Stichprobenraum; 2.2 Begriff der Wahrscheinlichkeit; 2.3 Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Bedingte Wahrscheinlichkeit; 2.4 Beispiele; 2.4.1 Wahrscheinlichkeit für das Auftreten der Augenzahl n beim Wurf von zwei Würfeln; 2.4.2 Lotto 6 aus 49; 2.4.3 Drei-Türen-Spiel; 3 Zufallsvariable. Verteilungen; 3.1 Zufallsvariable , 3.2 Verteilungen einer Zufallsvariablen3.3 Funktion einer Zufallsvariablen, Erwartungswert, Streuung, Momente; 3.4 Verteilungsfunktion und Wahrscheinlichkeitsdichte von 2 Veränderlichen. Bedingte Wahrscheinlichkeit; 3.5 Erwartungswerte, Varianz, Kovarianz und Korrelation; 3.6 Mehr als 2 Veränderliche, Vektor- und Matrixschreibweise; 3.7 Transformation der Variablen; 3.8 Lineare und orthogonale Transformation. Fehlerfortpflanzung; 4 Rechnererzeugte Zufallszahlen. Die Monte-Carlo-Methode; 4.1 Zufallszahlen; 4.2 Zahlendarstellung im Rechner; 4.3 Linear kongruente Generatoren , 4.4 Multiplikativ linear kongruente Generatoren4.5 Qualität eines MLCG. Spektraltest; 4.6 Implementation und Portabilität eines MLCG; 4.7 Kombination mehrerer MLCG; 4.8 Erzeugung beliebig verteilter Zufallszahlen; 4.8.1 Erzeugung durch Transformation der Gleichverteilung; 4.8.2 Erzeugung nach dem von Neumannschen Rückweisungsverfahren; 4.9 Erzeugung normalverteilter Zufallszahlen; 4.10 Erzeugung von Zufallszahlen entsprechend einer n-dimensionalen Normalverteilung; 4.11 Die Monte-Carlo-Methode zur Integration; 4.12 Die Monte-Carlo-Methode zur Simulation; 4.13 Java-Klasse und Programmbeispiele , 5 Verschiedene wichtige Verteilungen und Sätze5.1 Binomial- und Multinomialverteilung; 5.2 Häufigkeit. Das Gesetz der großen Zahl; 5.3 Hypergeometrische Verteilung; 5.4 Poisson-Verteilung; 5.5 Die charakteristische Funktion einer Verteilung; 5.6 Die standardisierte Normalverteilung; 5.7 Die Normal- oder Gauß-Verteilung; 5.8 Zahlenmäßiges Verhalten der Normalverteilung; 5.9 Der zentrale Grenzwertsatz; 5.10 Normalverteilung mehrerer Veränderlicher; 5.11 Faltung von Verteilungen; 5.11.1 Faltungsintegrale; 5.11.2 Faltungen mit der Normalverteilung; 5.12 Programmbeispiele; 6 Stichproben , 6.1 Zufällige Stichprobe. Verteilungsfunktion einer Stichprobe. Schätzungen6.2 Stichproben aus kontinuierlichen Grundgesamtheiten. Mittelwert und Varianz einer Stichprobe; 6.3 Graphische Darstellung von Stichproben. Histogramme und Streudiagramme; 6.4 Stichproben aus zerlegten Grundgesamtheiten; 6.5 Stichproben ohne Zurücklegen aus endlichen diskreten Grundgesamtheiten. Mittlere quadratische Abweichung. Freiheitsgrade; 6.6 Stichproben aus Gauß-Verteilungen.x2-Verteilung; 6.7 X2 und empirische Varianz; 6.8 Abzählung als Stichprobe. Kleine Stichproben; 6.9 Kleine Stichproben mit Untergrund , 6.10 Bestimmung eines Quotienten kleiner Ereigniszahlen
    Weitere Ausg.: ISBN 9783642376634
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Brandt, Siegmund, 1936 - 2016 Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure Berlin : Springer Spektrum, 2013 ISBN 3642376630
    Weitere Ausg.: ISBN 9783642376634
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Datenanalyse ; Wahrscheinlichkeit ; Wahrscheinlichkeitsverteilung ; Stichprobe ; Maximum-Likelihood-Schätzung ; Statistischer Test ; Datenanalyse ; Methode der kleinsten Quadrate ; Minimierung ; Varianzanalyse ; Zeitreihenanalyse ; Regressionsanalyse ; Datenanalyse ; Wahrscheinlichkeit ; Wahrscheinlichkeitsverteilung ; Stichprobe ; Maximum-Likelihood-Schätzung ; Statistischer Test ; Methode der kleinsten Quadrate ; Minimierung ; Varianzanalyse ; Zeitreihenanalyse ; Regressionsanalyse
    URL: Cover
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 9
    UID:
    gbv_1653642734
    Umfang: Online-Ressource (XX, 523 p. 134 illus, online resource)
    Ausgabe: 4th ed. 2014
    ISBN: 9783319037622
    Serie: SpringerLink
    Inhalt: The fourth edition of this successful textbook presents a comprehensive introduction to statistical and numerical methods for the evaluation of empirical and experimental data. Equal weight is given to statistical theory and practical problems. The concise mathematical treatment of the subject matter is illustrated by many examples, and for the present edition a library of Java programs has been developed. It comprises methods of numerical data analysis and graphical representation as well as many example programs and solutions to programming problems. The programs (source code, Java classes, and documentation) and extensive appendices to the main text are available for free download from the book’s page at www.springer.com. Contents Probabilities. Random variables. Random numbers and the Monte Carlo Method. Statistical distributions (binomial, Gauss, Poisson). Samples. Statistical tests. Maximum Likelihood. Least Squares. Regression. Minimization. Analysis of Variance. Time series analysis. Audience The book is conceived both as an introduction and as a work of reference. In particular it addresses itself to students, scientists and practitioners in science and engineering as a help in the analysis of their data in laboratory courses, working for bachelor or master degrees, in thesis work, and in research and professional work. “The book is concise, but gives a sufficiently rigorous mathematical treatment of practical statistical methods for data analysis; it can be of great use to all who are involved with data analysis.” Physicalia “This lively and erudite treatise covers the theory of the main statistical tools and their practical applications…a first rate university textbook, and good background material for the practicing physicist.” Physics Bulletin The Author Siegmund Brandt is Emeritus Professor of Physics at the University of Siegen. With his group he worked on experiments in elementary-particle physics at the research centers DESY in Hamburg and CERN in Geneva in which the analysis of the experimental data plays an important role. He is author or coauthor of textbooks which have appeared in ten languages
    Anmerkung: IntroductionProbabilities -- Random Variables: Distributions -- Computer-Generated Random Numbers: The Monte Carlo Method -- Some Important Distributions and Theorems -- Samples -- The Method of Maximum Likelihood -- Testing Statistical Hypotheses -- The Method of Least Squares -- Function Minimization -- Analysis of Variance -- Linear and Polynomial Regression -- Time-Series Analysis -- A) Matrix Calculations -- B) Combinatorics -- C) Formulas and Methods for the Computation of Statistical Functions -- D) The Gamma Function and Related Functions: Methods and Programs for their Computation -- E) Utility Programs -- F) The Graphics Class DatanGraphics -- G) Problems, Hints and Solutions and Programming Problems -- H) Collection of Formulas -- I) Statistical Formulas -- List of Computer Programs.
    Weitere Ausg.: ISBN 9783319037615
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Brandt, Siegmund, 1936 - 2016 Data analysis Cham [u.a.] : Springer, 2014 ISBN 9783319037615
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Wirtschaftswissenschaften , Mathematik
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Datenanalyse ; Statistik ; Datenanalyse ; Java
    URL: Volltext  (lizenzpflichtig)
    URL: Cover
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 10
    UID:
    gbv_1657527433
    Umfang: Online-Ressource (X, 33 S. 10 Abb, online resource)
    ISBN: 9783658100698
    Serie: essentials
    Inhalt: Was Sie in diesem Essential finden können -- Einleitung.- Wahrscheinlichkeiten -- Verteilungen.- Messungen als Stichproben -- Die Methode der kleinsten Quadrate.- Weitere Verfahren.- Was Sie aus diesem Essential mitnehmen können.
    Inhalt: Diese kompakte Einführung enthält die wichtigsten Grundlagen der mathematischen Statistik, die Beschreibung von Messungen und deren Fehler als Ergebnisse von Stichproben und die Methode der kleinsten Quadrate, angewandt auf verschieden schwierige konkrete Beispiele. Zusätzlich werden kurze Hinweise auf weitere Verfahren der Datenanalyse gegeben. Der Inhalt Einleitung: Typische Aufgaben der Datenanalyse Wahrscheinlichkeiten, Verteilungen Messungen als Stichproben Die Methode der kleinsten Quadrate Die Zielgruppen Dozierende und Studierende aller Natur- und Ingenieurwissenschaften Naturwissenschaftler und Ingenieure in der Praxis Der Autor Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungsinstituten DESY in Hamburg und CERN in Genf, bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt. Er ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern, die in zehn Sprachen erschienen sind.
    Anmerkung: Was Sie in diesem Essential finden könnenEinleitung.- Wahrscheinlichkeiten -- Verteilungen.- Messungen als Stichproben -- Die Methode der kleinsten Quadrate.- Weitere Verfahren.- Was Sie aus diesem Essential mitnehmen können.
    Weitere Ausg.: ISBN 9783658100681
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-365-81006-8-1
    Sprache: Deutsch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Datenanalyse
    URL: Volltext  (lizenzpflichtig)
    URL: Cover
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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