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Boek

Mathematische Statistik

Fur Mathematiker, Natur- Und Ingenieurwissenschaftler

Mathematische Statistik - Rasch, Dieter; Schott, Dieter - ISBN: 9783527338849
Prijs: € 84,65
Levertijd: 4 tot 6 werkdagen
Bindwijze: Boek, Gebonden
Genre: Gezondheidswetenschappen
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Beschrijving

"Mathematische Statistik" hat wegen des großen Anwendungsbedarfes stetig an Attraktivität gewonnen - und auch theoretisch sind neue Ansätze entwickelt worden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Versuchsplanung, die häufig gegenüber der Auswertung vernachlässigt wird.
Unter konsequenter Berücksichtigung der Entwicklungen der letzten Jahrzehnte ist ein neues Buch entstanden. Kenntnisse in der Maßtheorie und der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind hilfreich, aber nicht notwendig, da die Autoren die Materie leicht verständlich beschrieben haben.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Versuchsplanung, die zu oft vernachlässigt wird und oft neben der Auswertung benachteiligt ist. Konsequenterweise nimmt in diesem Buch die Planung des Stichprobenumfangs und die Beschreibung von Versuchsanlagen einen großen Raum ein - immer eingebettet in die passenden Auswertungsverfahren wie die Varianz- und Regressionsanalyse.
Ein Muss für alle Natur- und Ingenieurwissenschaftler, die empirisch arbeiten und daneben auch an der Begründung der Methoden interessiert sind.

Details

Titel: Mathematische Statistik
auteur: Rasch, Dieter; Schott, Dieter
Mediatype: Boek
Bindwijze: Gebonden
Taal: Duits
Aantal pagina's: 648
Uitgever: Wiley-vch Verlag Gmbh
NUR: Gezondheidswetenschappen
Afmetingen: 248 x 180 x 35
Gewicht: 1370 gr
ISBN/ISBN13: 9783527338849
Intern nummer: 29940417

Biografie (woord)

Dieter Rasch, 1949-1953 Oberschule, Zella Mehlis, Abiturabschluߧ1953-1955 Student at the University of Jena, Mathematics§1955-1958 Student at the University of Leipzig, Ma thematical Statistics§1958 Master thesis on Estimation of Heritabi lities§1958-1991 Member of the Research Centre of Animal Production Dummerstorf Rostock (FZT), Germany§1960-1991 Lectures in Statistics at the University of Rostock, Germany§1961-1991 Head of the department of Biometry of the Research Centre of Animal Production Dummerstorf Rostoc§1961 PhD at the Math. Nat. Fakultät of the Universi ty of Leip zig (Factor Analysis)§1965 Habilitation (Analysis of Growth Curves) at the University of Rostock§1966-1978 Honorary Assistent Professor for Mathema tical Statistics at the University of Halle§1978-1991 Honorary Professor for Probability Theory and Mathematical Statistics at the University of Rostock§1991-2000 Professor for Mathematical Statistics, Department of Mathematics, Agricultural University, Wageningen, The Netherlands§1993-2000 Head of the Section Mathematical Statis tics§1995-1998 Head of the Department of Mathematics§since April 2000 Guest at the Department of Mathematics, Agricultural University, Wageningen, The Netherlands§2000-2004 Senior researcher, BioMath GmbH Rostock, Germany§Apri- June 2000 Guest Professor at the University of Vienna, Inst. of Statistics§June 2001 Honorary Doctor degree from the St. Izstvan University Budapest§March-July 2003 Guest Professor at the Math. Inst. of the University of Klagenfurt§Oct. 2004 Jan. 2005 Guest Professor at the Math. Inst. of the University of Klagenfurt§Since 1.9.2006 Professor at the Inst. für Statistik und EDV, Univ. Für Bodenkultur, Wien§Special research topics:§Mathematical Statistics, Biometry, Population Genetics and Breeding, Analysis of growth curves, Nonlinear Regression, Robustness, Experimental Design, Clinical Trials.

Recensie

"Wer die Zeit und Muße hat, seine statistischen Kenntnisse zu vertiefen oder zu erweitern, dem sei dieses Buch ausdrücklich ans Herz gelegt." Krankenhauspharmazie (01.12.2016) "Fazit: Empfehlenswert." Einschlag (15.06.2016) "Das vorliegende Werk bietet nun empirisch arbeitenden und zugleich an der Begründung der Methoden interessierten Mathematikern wie Natur- und Ingenieurwissenschaftlern eine umfassende Darstellung der aktuellen statistischen Auswertungsverfahren mitsamt Theorie unter besonderer Berücksichtigung der zugrundeliegenden Versuchsplanung." ekz.bibliotheksservice (15.02.2016) "An eternal challenge for authors of statistics textbooks is to establish a credible relationship between data = the real world and the abstract concepts from which the mathematical theory of statistics evolves. The present book does this better than most. Its presumed audience are graduate students (with a good knowledge of probability) in natural sciences, engineering, but also mathematics. [...]" Walter Krämer, Statistical Papers (10.02.2016)

Inhoudsopgave

GRUNDBEGRIFFE DER MATHEMATISCHEN STATISTIK Grundgesamtheit und Stichprobe Mathematische Modelle für Grundgesamtheit und Stichprobe Suffizienz und Vollständigkeit Der Informationsbegriff in der Statistik Statistische Entscheidungstheorie Übungsaufgaben PUNKTSCHÄTZUNG Optimale erwartungstreue Schätzfunktionen Varianzinvariante Schätzung Methoden zur Konstruktion und Verbesserung von Schätzfunktionen Eigenschaften von Schätzfunktionen Übungsaufgaben STATISTISCHE TESTS UND KONFIDENZSCHÄTZUNGEN Grundbegriffe der Testtheorie Das Neyman-Pearson-Lemma Tests für zusammengesetzte Alternativhypothesen und einparametrische Verteilungsfamilien tests für mehrparametrische Verteilungsfamilien Konfidenzschätzungen mehrparametrischen Verteilungsfamilien Sequentielle Tests Bemerkungen zur Interpretation Übungsaufgaben LINEARE MODELLE - ALLGEMEINE THEORIE Lineare Modelle mit festen Effekten Lineare Modelle mit zufälligen Effekten- gemischte Modelle Übungsaufgaben VARIANZANALYSE - MODELLE MIT FESTEN EFFEKTEN (MODELL I DER VARIANZANALYSE) Einführung Varianzanalyse in einfaktoriellen Versuchen (einfache Varianzanalyse) Klassifikation nach zwei Faktoren (zweifache Varianzanalyse) Dreifache Klassifikation Übungsaufgaben VARIANZANALYSE - SCHÄTZUNG VON VARIANZKOMPONENTEN (MODELL II DER VARIANZANALYSE) Einführung - Lineare Modelle mit zufälligen Effekten Einfache Klassifikation Schätzfunktionen für Varianzkomponenten und ihre Spezialfälle der zweifachen und dreifachen Klassifikation Versuchsplanung Übungsaufgaben VARIANZANALYSE - MODELLE MIT ENDLICHEN STUFENGESAMTHEITEN UND GEMISCHTE MODELLE Einführung - Modelle mit endlichen Stufengesamtheiten Regeln zur Ableitung von SQ, FG, DQ und E(DQ) im balancierten Fall für beliebige Klassifikationen und Modelle Varianzkomponentenschätzung in gemischten Modellen Varianzkomponentenschätzung in speziellen gemischten Modellen Tests für feste Effekte und Varianzkomponenten Übungsaufgaben REGRESSIONSANALYSE - LINEARE MODELLE MIT NICHT ZUFÄLLIGEN REGRESOREN (MODELL I DER REGRESSIONSANALYSE) UND MIT ZUFÄLLIGEN REGRESSOREN (MODELL II DER REGRESSIONSANALYSE) Einführung ParameterschätzungHypothesenprüfung Konfidenzbereiche Modelle mit zufälligen Regressoren Gemischte Modelle Abschließende Bemerkungen zu den Modellen der Regressionsanalyse Übungsaufgaben REGRESSIONSANALYSE - EIGENTLICH NICHTLINEARES MODELL I Bestimmung der Schätzwerte nach der Methode der kleinsten Quadrate Geometrische Betrachtungen Asymptotische Eigenschaften und die Verzerrung der MKQ-Schätzung Konfidenzschätzungen und Tests Optimale Versuchsplanung Spezielle Regressionsfunktionen Übungsaufgaben KOVARIANZANALYSE Einführung Allgemeines Modell I - I der Kovarianzanalyse Spezielle Modelle der Kovarianzanalyse für die einfache Klassifikation Übungsaufgaben STATISTISCHE MEHRENTSCHEIDUNGSPROBLEME Auswahlverfahren Multiple Vergleichsprozeduren Veranschaulichung der Methoden an einem Zahlenbeispiel Übungsaufgaben VERSUCHSANLAGEN Einführung Blockanlagen Zeilen-Spalten-Anlagen Programme zur Konstruktion von Versuchsanlagen Übungsaufgaben

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