An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications


Author: Richard J. Larsen,Morris L. Marx
Publisher: Pearson
ISBN: 0134114248
Category: Mathematics
Page: 768
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This is the eBook of the printed book and may not include any media, website access codes, or print supplements that may come packaged with the bound book. For courses in Mathematical Statistics Introducing the principles of statistics and data modeling Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications , 6th Edition is a high-level calculus student’s first exposure to mathematical statistics. This book provides students who have already taken three or more semesters of calculus with the background to apply statistical principles. Meaty enough to guide a two-semester course, the book touches on both statistics and experimental design, which teaches students various ways to analyze data. It gives computational-minded students a necessary and realistic exposure to identifying data models.

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung


Author: A. Kolomogoroff
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642498884
Category: Mathematics
Page: 62
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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.

Statistics for Engineering and the Sciences, Sixth Edition


Author: William M. Mendenhall,Terry L. Sincich
Publisher: CRC Press
ISBN: 1498728871
Category: Mathematics
Page: 1166
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Prepare Your Students for Statistical Work in the Real World Statistics for Engineering and the Sciences, Sixth Edition is designed for a two-semester introductory course on statistics for students majoring in engineering or any of the physical sciences. This popular text continues to teach students the basic concepts of data description and statistical inference as well as the statistical methods necessary for real-world applications. Students will understand how to collect and analyze data and think critically about the results. New to the Sixth Edition Many new and updated exercises based on contemporary engineering and scientific-related studies and real data More statistical software printouts and corresponding instructions for use that reflect the latest versions of the SAS, SPSS, and MINITAB software Introduction of the case studies at the beginning of each chapter Streamlined material on all basic sampling concepts, such as random sampling and sample survey designs, which gives students an earlier introduction to key sampling issues New examples on comparing matched pairs versus independent samples, selecting the sample size for a designed experiment, and analyzing a two-factor experiment with quantitative factors New section on using regression residuals to check the assumptions required in a simple linear regression analysis The first several chapters of the book identify the objectives of statistics, explain how to describe data, and present the basic concepts of probability. The text then introduces the two methods for making inferences about population parameters: estimation with confidence intervals and hypothesis testing. The remaining chapters extend these concepts to cover other topics useful in analyzing engineering and scientific data, including the analysis of categorical data, regression analysis, model building, analysis of variance for designed experiments, nonparametric statistics, statistical quality control, and product and system reliability.

Lineare Algebra


Author: Gilbert Strang
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642556310
Category: Mathematics
Page: 656
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Diese Einführung in die lineare Algebra bietet einen sehr anschaulichen Zugang zum Thema. Die englische Originalausgabe wurde rasch zum Standardwerk in den Anfängerkursen des Massachusetts Institute of Technology sowie in vielen anderen nordamerikanischen Universitäten. Auch hierzulande ist dieses Buch als Grundstudiumsvorlesung für alle Studenten hervorragend lesbar. Darüber hinaus gibt es neue Impulse in der Mathematikausbildung und folgt dem Trend hin zu Anwendungen und Interdisziplinarität. Inhaltlich umfasst das Werk die Grundkenntnisse und die wichtigsten Anwendungen der linearen Algebra und eignet sich hervorragend für Studierende der Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik, die einen modernen Zugang zum Einsatz der linearen Algebra suchen. Ganz klar liegt hierbei der Schwerpunkt auf den Anwendungen, ohne dabei die mathematische Strenge zu vernachlässigen. Im Buch wird die jeweils zugrundeliegende Theorie mit zahlreichen Beispielen aus der Elektrotechnik, der Informatik, der Physik, Biologie und den Wirtschaftswissenschaften direkt verknüpft. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen runden das Werk ab.

Operations Research

Einführung
Author: Frederick S. Hillier,Gerald J. Liebermann
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486792083
Category: Business & Economics
Page: 868
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Aus dem Inhalt: Was ist Operations Research? Überblick über die Modellierungsgrundsätze des Operations Research. Einführung in die lineare Programmierung. Die Lösung linearer Programmierungsprobleme: Das Simplexverfahren. Stochastische Prozesse. Warteschlangentheorie. Lagerhaltungstheorie. Prognoseverfahren. Markov-Entscheidungsprozesse. Reliabilität. Entscheidungstheorie. Die Theorie des Simplexverfahrens Qualitätstheorie und Sensitivitätsanalyse Spezialfälle linearer Programmierungsprobleme. Die Formulierung linearer Programmierungsmodelle und Goal-Programmierung. Weitere Algorithmen der linearen Programmierung. Netzwerkanalyse einschließlich PERT-CPM. Dynamische Optimierung. Spieltheorie. Ganzzahlige Programmierung. Nichtlineare Programmierung Simulation. Anhang. Lösungen für ausgewählte Übungsaufgaben.

An introduction to probability and its applications


Author: Richard J. Larsen,Morris L. Marx
Publisher: Prentice Hall
ISBN: N.A
Category: Business & Economics
Page: 404
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Drawing heavily on real-world examples and case studies, this volume offers a calculus-based, non-measure theoretic, problem-solving-oriented introduction to probability.

Mathematical Statistics with Applications


Author: Kandethody M. Ramachandran,Chris P. Tsokos
Publisher: Academic Press
ISBN: 9780080951706
Category: Mathematics
Page: 848
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Mathematical Statistics with Applications provides a calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics while emphasizing interdisciplinary applications as well as exposure to modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other textbooks. Includes the Jackknife, Bootstrap methods, the EM algorithms and Markov chain Monte Carlo methods. Prior probability or statistics knowledge is not required. Step-by-step procedure to solve real problems, making the topic more accessible Exercises blend theory and modern applications Practical, real-world chapter projects Provides an optional section in each chapter on using Minitab, SPSS and SAS commands

Probability

An Introduction with Statistical Applications
Author: John J. Kinney
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 111894710X
Category: Mathematics
Page: 480
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Praise for the First Edition "This is a well-written and impressively presentedintroduction to probability and statistics. The text throughout ishighly readable, and the author makes liberal use of graphs anddiagrams to clarify the theory." - The Statistician Thoroughly updated, Probability: An Introduction withStatistical Applications, Second Edition features acomprehensive exploration of statistical data analysis as anapplication of probability. The new edition provides anintroduction to statistics with accessible coverage of reliability,acceptance sampling, confidence intervals, hypothesis testing, andsimple linear regression. Encouraging readers to develop a deeperintuitive understanding of probability, the author presentsillustrative geometrical presentations and arguments without theneed for rigorous mathematical proofs. The Second Edition features interesting and practicalexamples from a variety of engineering and scientific fields, aswell as: Over 880 problems at varying degrees of difficulty allowingreaders to take on more challenging problems as their skill levelsincrease Chapter-by-chapter projects that aid in the visualization ofprobability distributions New coverage of statistical quality control and qualityproduction An appendix dedicated to the use ofMathematica® and a companion website containing thereferenced data sets Featuring a practical and real-world approach, this textbook isideal for a first course in probability for students majoring instatistics, engineering, business, psychology, operations research,and mathematics. Probability: An Introduction with StatisticalApplications, Second Edition is also an excellent reference forresearchers and professionals in any discipline who need to makedecisions based on data as well as readers interested in learninghow to accomplish effective decision making from data.

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Monographie
Author: G. Bohm,G. Zech
Publisher: N.A
ISBN: 9783540257592
Category:
Page: 400
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Die Einf]hrung in die Statistik und Messwertanalyse f]r Physiker richtet sich weniger an mathematischen \berlegungen aus, sondern stellt die praktische Anwendung in den Vordergrund und schdrft die Intuition experimentelle Ergebnisse richtig einzuschdtzen. Zahlreiche ausf]hrlich betrachtete Beispiele dienen dazu, hdufig bei der Datenanalyse gemachte Fehler zu vermeiden (unsinnige Anwendung des Chi-Quadrattests, Funktionenanpassung bei falscher Parametrisierung, Entfaltung mit willk]rlicher Regularisierung). Ein besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich von Daten mit Monte-Carlo-Simulationen gelenkt. Moderne Experimente kommen nicht ohne Simulation aus. Deshalb ist es wichtig zu wissen, wie Parameteranpassungen und Entfaltungen in diesem Fall durchgef]rt werden. Au_erdem werden den Studierenden moderne Entwicklungen der Statistik nahegebracht, die in dlteren Lehrb]chern nicht behandelt werden.

Unglaubliche Zahlen


Author: Ian Stewart
Publisher: Rowohlt Verlag GmbH
ISBN: 3644564310
Category: Mathematics
Page: 448
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In diesem Buch nimmt der britische Mathe-Guru seine Leser mit auf eine Reise durch das Reich der Zahlen – reelle, rationale, irrationale, komplexe; ganz, ganz kleine und unendlich große, Fraktale, Logarithmen, Hochzahlen, Primzahlen, Kusszahlen und viele mehr. Jedes Kapitel konzentriert sich auf eine Zahl oder Zahlengruppe und erläutert, warum sie so interessant ist. «Jede Zahl hat ihre eigene Geschichte zu erzählen», heißt es im Vorwort. Stewart erzählt sie mit Begeisterung und versteht es geschickt, diese Geschichten miteinander zu verweben, ob es um die Zahl Pi geht oder zum Schluss auch um Geheimcodes, den Rubikwürfel und Sudoku. Darüber hinaus erfährt man viel über die Geschichte der Mathematik und die Rolle, die sie für unsere Entwicklung spielt. Schließlich waren es die Zahlen, so der Autor, «die es der Menschheit ermöglicht haben, sich aus dem Schlamm zu ziehen und nach den Sternen zu greifen».

Finite Elemente Analyse für Ingenieure

Grundlagen und praktische Anwendungen mit Z88Aurora
Author: Frank Rieg,Reinhard Hackenschmidt,Bettina Alber-Laukant
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446443185
Category: Technology & Engineering
Page: 735
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Inhaltsbeschreibung folgt

Einführung in Die Mathematische Statistik


Author: Leopold Schmetterer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662259338
Category: Mathematics
Page: 597
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Die Frage nach dem Aufgabenkreis der Statistik im allgemeinen kann nicht mit wenigen Worten umrissen werden. Wenn man etwas näher auf die geschichtliche Entwicklung des Begriffes Statistik eingeht\ so findet man, daß lange Zeit darunter nur die Beschrei bung von "Staatsmerkwürdigkeiten" (wie Bevölkerungszahl, Bo denbeschaffenheit, Sammlung wirtschaftlicher Daten) verstanden wurde. Erst in neuerer Zeit drang die statistische Betrachtungsweise auch in die Naturwissenschaften ein (BOLTZMANN, GIBBS, MAx WELL). Fußend auf dem Boden der seit Beginn dieses Jahrhunderts sich rasch entwickelnden Wahrscheinlichkeitstheorie hat dann ins besondere in den letzten dreißig Jahren auch die mathematische Statistik einen unerhörten Aufschwung genommen und die Metho den der statistischen Analyse mit einer kaum zu übersehenden Fülle von Gedanken bereichert. Statistische Überlegungen treten heute in den verschiedensten Wissensgebieten auf. Es genügt, wenn wir neben den Wirtschaftswissenschaften als Beispiele die Astronomie, die Biologie, die Medizin, die Psychologie, die Physik und die Soziologie anführen. Wenn es also, wie gesagt, nicht leicht ist, den allgemeinen Be griff der Statistik kurz zu charakterisieren, so geht man doch wohl nicht fehl, wenn man feststellt, daß sich die Statistik mit dem Studium von Erscheinungen befaßt, die entweder eine große Zahl von Individuen betreffen, oder sonst in irgendeiner Weise eine Viel falt von Einzelerscheinungen zusammenfassen. Man kann somit als ein Charakteristikum der Statistik das Studium der Massen erscheinungen betrachten. Es ist eine Erfahrungstatsache, daß bei Massenerscheinungen Gesetzmäßigkeiten nachgewiesen werden können, die bei Einzelerscheinungen kein Gegenstück haben. Das 1 Vgl. W. WrNKLER, Grundriß der Statistik I, 2.

Introduction to Probability with Statistical Applications


Author: Géza Schay
Publisher: Birkhäuser
ISBN: 3319306200
Category: Mathematics
Page: 385
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Now in its second edition, this textbook serves as an introduction to probability and statistics for non-mathematics majors who do not need the exhaustive detail and mathematical depth provided in more comprehensive treatments of the subject. The presentation covers the mathematical laws of random phenomena, including discrete and continuous random variables, expectation and variance, and common probability distributions such as the binomial, Poisson, and normal distributions. More classical examples such as Montmort's problem, the ballot problem, and Bertrand’s paradox are now included, along with applications such as the Maxwell-Boltzmann and Bose-Einstein distributions in physics. Key features in new edition: * 35 new exercises * Expanded section on the algebra of sets * Expanded chapters on probabilities to include more classical examples * New section on regression * Online instructors' manual containing solutions to all exercises“/p> Advanced undergraduate and graduate students in computer science, engineering, and other natural and social sciences with only a basic background in calculus will benefit from this introductory text balancing theory with applications. Review of the first edition: This textbook is a classical and well-written introduction to probability theory and statistics. ... the book is written ‘for an audience such as computer science students, whose mathematical background is not very strong and who do not need the detail and mathematical depth of similar books written for mathematics or statistics majors.’ ... Each new concept is clearly explained and is followed by many detailed examples. ... numerous examples of calculations are given and proofs are well-detailed." (Sophie Lemaire, Mathematical Reviews, Issue 2008 m)

Basic Probability Theory with Applications


Author: Mario Lefebvre
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 0387749950
Category: Mathematics
Page: 340
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The main intended audience for this book is undergraduate students in pure and applied sciences, especially those in engineering. Chapters 2 to 4 cover the probability theory they generally need in their training. Although the treatment of the subject is surely su?cient for non-mathematicians, I intentionally avoided getting too much into detail. For instance, topics such as mixed type random variables and the Dirac delta function are only brie?y mentioned. Courses on probability theory are often considered di?cult. However, after having taught this subject for many years, I have come to the conclusion that one of the biggest problems that the students face when they try to learn probability theory, particularly nowadays, is their de?ciencies in basic di?erential and integral calculus. Integration by parts, for example, is often already forgotten by the students when they take a course on probability. For this reason, I have decided to write a chapter reviewing the basic elements of di?erential calculus. Even though this chapter might not be covered in class, the students can refer to it when needed. In this chapter, an e?ort was made to give the readers a good idea of the use in probability theory of the concepts they should already know. Chapter 2 presents the main results of what is known as elementary probability, including Bayes’ rule and elements of combinatorial analysis.

Probability and Finance

It's Only a Game!
Author: Glenn Shafer,Vladimir Vovk
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 0471461717
Category: Business & Economics
Page: 440
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Provides a foundation for probability based on game theory ratherthan measure theory. A strong philosophical approach with practicalapplications. Presents in-depth coverage of classical probability theory aswell as new theory.

An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications


Author: Ming Li,Paul M.B. Vitányi
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780387498201
Category: Mathematics
Page: 792
View: 6926

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“The book is outstanding and admirable in many respects. ... is necessary reading for all kinds of readers from undergraduate students to top authorities in the field.” Journal of Symbolic Logic Written by two experts in the field, this is the only comprehensive and unified treatment of the central ideas and applications of Kolmogorov complexity. The book presents a thorough treatment of the subject with a wide range of illustrative applications. Such applications include the randomness of finite objects or infinite sequences, Martin-Loef tests for randomness, information theory, computational learning theory, the complexity of algorithms, and the thermodynamics of computing. It will be ideal for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in computer science, mathematics, cognitive sciences, philosophy, artificial intelligence, statistics, and physics. The book is self-contained in that it contains the basic requirements from mathematics and computer science. Included are also numerous problem sets, comments, source references, and hints to solutions of problems. New topics in this edition include Omega numbers, Kolmogorov–Loveland randomness, universal learning, communication complexity, Kolmogorov's random graphs, time-limited universal distribution, Shannon information and others.