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Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Für Studierende der Physik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
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ISBN: 978-87-403-0847-1
1. Auflage
Seiten : 233
  • Preis: 129,00 kr
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Über das Buch

  1. Bewertungen
  2. Beschreibung
  3. Inhalt
  4. Über den Autor

Bewertungen

Robert Meisen ★★★★★

Knapp, aber ausführlich.

Beschreibung

Das Buch entstand aus einer Einführungsvorlesung über Statistik für Studierende der Physik. Der erste Teil bringt die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, die zum Verständnis der weiteren Ausführungen notwendig sind. Der zweite Teil enthält eine Auswahl von statistischen Methoden, die für die experimentelle Praxis wichtig oder von allgemeiner Bedeutung sind, mit Schwerpunkt auf dem Schätzen von physikalischen Größen, der Berechnung von Konfidenzintervallen und dem Testen von Hypothesen. Angesichts der wachsenden Bedeutung der Bayes-Statistik in der experimentellen Datenanalyse folgt eine Einführung in diesen wichtigen Zweig der Statistik. Ein Kapitel über Regression, lineare Modelle und Ausgleichsrechnung beschließt den zweiten Teil. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele mit MATLAB-Programmen vertiefen das Verständnis der Methoden.

Programme: Download

Inhalt

  1. Zufallsvariable und Ereignisse
    1. Einleitung
    2. Merkmale
    3. Ereignisse
  2. Wahrscheinlichkeit
    1. Einleitung
    2. Wahrscheinlichkeit
    3. Bedingte Wahrscheinlichkeit
  3. Diskrete Verteilungen
    1. Grundbegriffe
    2. Ziehungsexperimente
    3. Zählexperimente
    4. Diskrete Zufallsvektoren
    5. Funktionen von diskreten Zufallsvariablen
  4. Stetige Verteilungen
    1. Grundbegriffe
    2. Wichtige Verteilungen
    3. Rechnen mit Verteilungen
    4. Stetige Zufallsvektoren
  5. Deskriptive Statistik
    1. Einleitung
    2. Univariate Merkmale
    3. Multivariate Merkmale
  6. Schätzung
    1. Stichprobenfunktionen
    2. Punktschätzer
    3. Spezielle Schätzverfahren
    4. Konfidenzintervalle
  7. Testen von Hypothesen
    1. Einleitung
    2. Parametrische Tests
    3. Anpassungstests
  8. Elemente der Bayes-Statistik
    1. Einleitung
    2. Grundbegriffe
    3. A-priori-Verteilungen
    4. Binomialverteilte Beobachtungen
    5. Poissonverteilte Beobachtungen
    6. Normalverteilte Beobachtungen
    7. Exponentialverteilte Beobachtungen
  9. Regression
    1. Einleitung
    2. Einfache Regression
    3. Mehrfache Regression
    4. Ausgleichsrechnung

Über den Autor

R. Frühwirth studierte Technische Mathematik an der TU Wien. Seit 1977 arbeitet er am Institut für Hochenergiephysik der Österreichischen Akademie der Wissenschaften. Von 1979 bis 1984 war er Gastwissenschafter im CERN in Genf. 1996 habilitierte er sich an der TU Wien im Fach "Statistische Datenanalyse" und hält seither regelmäßig Vorlesungen über Statistik für Studierende der Physik. Er hat an zahlreichen Experimenten der Teilchenphysik mitgearbeitet. Seine hauptsächlichen Forschungsinteressen sind Mustererkennung und robuste Schätzmethoden in Teilchendetektoren; daneben unterstützt er Kollegen am Institut und an der TU Wien bei der Lösung von statistischen Problemen.

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