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Methoden der Statistik und Prozessanalyse

Eine anwendungsorientierte Einführung

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  • 512pagine
  • 18 ore di lettura

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Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik. Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplanen. Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung erarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassende und konsistente Darstellung. Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen für die relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt. Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen und MATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossar ist ebenfalls enthalten. Inhaltsverzeichnis Einführung in Statistik und Datenvisualisierung.- Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse.- Regression.- Versuchsplanung.- System Identification.- Data Mining.- Appendices: A Brief Review of Set Theory and Notation; A Traditional Approach to Ordinary, Linear Least Squares Regression A Traditional Approach to Weighted, Linear Least Squares Regression; A Traditional Approach to Factorial Design Analysis; Using Excel for Statistical Analysis; Using MATLAB® for Statistical Analysis.

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Methoden der Statistik und Prozessanalyse, Yuri Shardt, Heiko Weiß

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2021
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(In brossura)
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