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Statistische Hypothesentests: Bausteine der Künstlichen Intelligenz: essentials

Autor Siegfried Weinmann
de Limba Germană Paperback – 21 iun 2020
Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.
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Specificații

ISBN-13: 9783658305901
ISBN-10: 3658305908
Ilustrații: XVII, 58 S. 26 Abb., 7 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.1 kg
Ediția:1. Aufl. 2020
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Gabler
Seria essentials

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Grundlagen der Stichprobentheorie.- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests.- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis.- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz.

Notă biografică

Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er berät mittelständische Unternehmen mit den Schwerpunkten IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.

Textul de pe ultima copertă

Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.
Der Inhalt
  • Grundlagen der Stichprobentheorie
  • Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests
  • Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis
  • Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz
Die Zielgruppen
  • Studierende wirtschaftlicher, technischer und naturwissenschaftlicher Studiengänge
  • Statistiker und Praktiker aus der Wirtschaft, Technik und Naturwissenschaft
Der Autor
Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er unterstützt mittelständische Unternehmen in den Bereichen IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.

Caracteristici

Verknüpfung von Hypothesentests mit einem Baustein der Künstlichen Intelligenz