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Statistische Datenanalyse für Physiker

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Aufwändige Experimente, große Datenmengen und zunehmende Rechenleistung moderner Computer haben die statistische Datenanalyse zu einem wichtigen Instrument in der physikalischen Forschung gemacht. Dieses Buch bietet Physikern vom Bachelor bis zur Promotion (und danach) eine kompakte, aber fundierte Darstellung der von ihnen benötigten statistischen Methoden. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, den LeserInnen anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen sowie der resultierenden Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren. Das Werk eignet sich auch als Einstiegslektüre für die Verwendung von statistischer Datenanalyse in anderen Naturwissenschaften.

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Statistische Datenanalyse für Physiker, Gerhard Bohm

Język
Rok wydania
2020
Oprawa
(miękka)
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Tytuł
Statistische Datenanalyse für Physiker
Język
niemiecki
Rok wydania
2020
Oprawa
miękka
Liczba stron
126
ISBN10
3662613905
ISBN13
9783662613900
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Ocena
3 z 5
Opis
Aufwändige Experimente, große Datenmengen und zunehmende Rechenleistung moderner Computer haben die statistische Datenanalyse zu einem wichtigen Instrument in der physikalischen Forschung gemacht. Dieses Buch bietet Physikern vom Bachelor bis zur Promotion (und danach) eine kompakte, aber fundierte Darstellung der von ihnen benötigten statistischen Methoden. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, den LeserInnen anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen sowie der resultierenden Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren. Das Werk eignet sich auch als Einstiegslektüre für die Verwendung von statistischer Datenanalyse in anderen Naturwissenschaften.