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Titlebook: Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse; Volker Blobel,Erich Lohrmann Textbook 1998 Springer Fachmedien Wiesbaden 1998 Algeb

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发表于 2025-3-21 18:47:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
书目名称Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse
编辑Volker Blobel,Erich Lohrmann
视频video
丛书名称Teubner Studienbücher Physik
图书封面Titlebook: Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse;  Volker Blobel,Erich Lohrmann Textbook 1998 Springer Fachmedien Wiesbaden 1998 Algeb
描述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 auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der 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 Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch­ tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange­ messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismäßig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie­ ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung großer Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil größerer Algorithmen
出版日期Textbook 1998
关键词Algebra; Algorithmen; Datenanalyse; Hypothesentest; Optimierung; Organisation; Poisson-Verteilung; Praxis; P
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-663-05690-4
isbn_softcover978-3-519-03243-4
isbn_ebook978-3-663-05690-4Series ISSN 1615-3766
issn_series 1615-3766
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden 1998
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发表于 2025-3-21 21:13:01 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 02:52:49 | 显示全部楼层
Monte Carlo-Methoden,gleich weit voneinander entfernten parallelen Geraden geworfen, mit einem Abstand . zwischen den Geraden. Man kann zeigen, daß die Häufigkeit . für . = Zahl der Ereignisse, mit der die Nadel eine Gerade trifft, bei insgesamt . Versuchen im Mittel 2/π ist. In Abbildung 5.1 ist die Größe 2/. aufgetrag
发表于 2025-3-22 08:23:03 | 显示全部楼层
,Schätzung von Parametern,edingungen dasselbe Resultat geben. Dies ist natürlich eine Idealisierung. In Wirklichkeit sind Messungen nie ganz exakt, und die Bedingungen bleiben nie exakt gleich. Oft ist es auch unmöglich, die Umstände genau zu kontrollieren, man denke etwa an Effekte, hervorgerufen durch thermische Fluktuatio
发表于 2025-3-22 10:50:23 | 显示全部楼层
Optimierung,mehreren Parametern . abhängen. Im Fall von . Parametern ., . = 1, 2,.... werden diese zu einem .-Vektor . zusammengefaßt. Um die Eigenschaften des Modells zu bestimmen, die der Wirklichkeit so gut wie möglich entsprechen, wird ein von dem Variablenvektor . abhängiges Gütemaß durch eine Funktion .(.
发表于 2025-3-22 13:21:27 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 20:08:19 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 23:41:01 | 显示全部楼层
1615-3766 als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und pr
发表于 2025-3-23 01:39:41 | 显示全部楼层
,Schätzung von Parametern,anderfolgenden Messungen einer Größe und damit auch die Differenz zwischen einer Messung und ihrem wahren Wert kann meistens nicht auf eine einzige Störursache zurückgeführt werden, sondern wird die Folge einer Reihe mehr oder weniger unkontrollierbarer Einflüsse sein, welche man . nennt.
发表于 2025-3-23 07:21:35 | 显示全部楼层
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