Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse: Teubner Studienbücher Physik
Autor Volker Blobel, Erich Lohrmannde Limba Germană Paperback – sep 1998
Din seria Teubner Studienbücher Physik
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Specificații
ISBN-13: 9783519032434
ISBN-10: 3519032430
Pagini: 364
Ilustrații: 358 S. 92 Abb.
Greutate: 0.42 kg
Ediția:1998
Editura: Vieweg+Teubner Verlag
Colecția Vieweg+Teubner Verlag
Seria Teubner Studienbücher Physik
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 3519032430
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Public țintă
Upper undergraduateCuprins
1 Datenbehandlung und Programmierung.- 1.1 Information.- 1.2 Codierung.- 1.3 Informationsübertragung.- 1.4 Analogsignale — Abtasttheorem.- 1.5 Repräsentation numerischer Daten.- 1.6 Programmorganisation.- 1.7 Programmprüfung.- 2 Algorithmen und Datenstrukturen.- 2.1 Algorithmen und ihre Analyse.- 2.2 Datenstrukturen.- 2.3 Sortieren.- 2.4 Suchen.- 2.5 Weitere Algorithmen.- 3 Methoden der linearen Algebra.- 3.1 Vektoren und Matrizen.- 3.2 Symmetrische Matrizen.- 3.3 Vertauschungs-Algorithmus.- 3.4 Dreiecksmatrizen.- 3.5 Allgemeine LR-Zerlegung.- 3.6 Cholesky-Zerlegung.- 3.7 Inversion durch Partitionierung.- 3.8 Diagonalisierung symmetrischer Matrizen.- 3.9 Singulärwert-Zerlegung.- 4 Statistik.- 4.1 Einleitung.- 4.2 Wahrscheinlichkeit.- 4.3 Verteilungen.- 4.4 Spezielle diskrete Verteilungen.- 4.5 Spezielle Wahrscheinlichkeitsdichten.- 4.6 Theoreme.- 4.7 Stichproben.- 4.8 Mehrdimensionale Verteilungen.- 4.9 Transformation von Wahrscheinlichkeitsdichten.- 4.10 Faltung.- 5 Monte Carlo-Methoden.- 5.1 Einführung.- 5.2 Zufallszahlengeneratoren.- 5.3 Zufallszahlen für beliebige Verteilungen.- 5.4 Zufallszahlen für spezielle Verteilungen.- 5.5 Monte Carlo-Integration.- 6 Schätzung von Parametern.- 6.1 Problemstellung und Kriterien.- 6.2 Robuste Schätzung von Mittelwerten.- 6.3 Die Maximum-Likelihood-Methode.- 6.4 Fehler der Parameter.- 6.5 Anwendungen der Maximum-Likelihood-Methode.- 6.6 Eigenschaften der Maximum-Likelihood-Methode.- 6.7 Konfidenzgrenzen.- 6.8 Bayes’sche Statistik.- 6.9 Systematische Fehler.- 7 Methode der kleinsten Quadrate.- 7.1 Einleitung.- 7.2 Lineare kleinste Quadrate.- 7.3 Lösungseigenschaften.- 7.4 Der Fall unterschiedlicher Fehler.- 7.5 Kleinste Quadrate in der Praxis.- 7.6 Nichtlineare kleinste Quadrate.- 7.7 Kleinste Quadrate mitNebenbedingungen.- 8 Optimierung.- 8.1 Einleitung.- 8.2 Eindimensionale Minimierung.- 8.3 Suchmethoden für den Fall mehrerer Variabler.- 8.4 Minimierung ohne Nebenbedingungen.- 8.5 Gleichungen als Nebenbedingungen.- 8.6 Ungleichungen als Nebenbedingungen.- 9 Prüfung von Hypothesen.- 9.1 Prüfung einer einzelnen Hypothese.- 9.2 Entscheidung zwischen Hypothesen.- 9.3 Allgemeine Klassifizierungsmethoden.- 10 Parametrisierung von Daten.- 10.1 Einleitung.- 10.2 Spline-Funktionen.- 10.3 Orthogonale Polynome.- 10.4 Fourierreihen.- 11 Entfaltung.- 11.1 Problemstellung.- 11.2 Akzeptanzkorrekturen.- 11.3 Entfaltung in zwei Intervallen.- 11.4 Entfaltung periodischer Verteilungen.- 11.5 Diskretisierung.- 11.6 Entfaltung ohne Regularisierung.- 11.7 Entfaltung mit Regularisierung.
Textul de pe ultima copertă
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