Download Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure: Mit by Siegmund Brandt, Markus Schumacher PDF

By Siegmund Brandt, Markus Schumacher

Die fünfte Auflage dieses erfolgreichen Buchs gibt eine umfassende Einführung in statistische und numerische Methoden zur Auswertung empirischer und experimenteller Daten. Statistische Theorie und praktische Probleme werden gleichermaßen behandelt: Es wird eine knappe mathematische Formulierung benutzt, ohne dabei die Anwendungen zu vernachlässigen, die in vielen Beispielen dargestellt werden. Für diese Auflage wurde eine Bibliothek von Java-Programmen entwickelt. Sie umfasst Methoden der rechnerischen Datenanalyse und der graphischen Darstellung sowie zahlreiche Beispielprogramme und Lösungen zu Programmieraufgaben. Die Programme (Quellcode und Java-Klassen, Dokumentation) und ausführliche Anhänge zum Haupttext des Buches stehen on-line auf der Seite des Buches innerhalb von www.springer.com zur Verfügung.

Der Inhalt

· Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable

· Zufallszahlen und Monte-Carlo-Methode

· Statistische Verteilungen (Binomial-, Gauß-, Poisson, …), Stichproben, Statistische Tests

· greatest chance, kleinste Quadrate, Regression, Minimierung

· Varianzanlyse und Zeitreihenanalyse

· Anhänge zu mathematischen Hilfsmethoden und zu den Programmen.

Die Zielgruppen

Das Buch ist konzipiert als Einführung für Bachelor-Studierende und als Nachschlagewerk für Studierende im grasp- und Promotionsstudium sowie für

Naturwissenschaftler und Ingenieure in Forschung und Praxis.

Es bietet ihnen Anleitung und Hilfe bei der examine ihrer Daten

· im Praktikum

· in Bachelor- und Master-Arbeiten

· in Dissertationen

· in Forschung und Beruf.

Der Autor

Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungszentren DESY in Hamburg und CERN in Genf, bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt.

Er struggle Vorsitzender des Wissenschaftlichen premiums von DESY und ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern, die in zehn Sprachen erschienen sind.

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Best programming: programming languages books

Harnessing Hibernate [Java persistence]

Harnessing Hibernate is a perfect creation to the preferred framework that shall we Java builders paintings with info from a relational database simply and successfully. Databases are a really diversified global than Java items, they usually usually contain individuals with diverse abilities and specializations. With Hibernate, bridging those worlds is considerably more straightforward, and with this ebook, you may get up to the mark with Hibernate quick.

Einführung in die Programmiersprache FORTRAN 77: Skriptum für Hörer aller Fachrichtungen ab 1. Semester

FORTRAN IV ist die im wissenschaftlichen Bereich am weitesten verbreitete Programmiersprache. Für quick alle Rechenanlagen und in zunehmendem Maße auch in Tischrechnern ("intelligenten Terminals") stehen FORTRAN­ Compiler zur Verfügung. Bedingt durch das große Spektrum von Rechenanlagen mit den vielfältigen Bedürfnissen der verschiedensten Anwendungsgebiete wurden viele Sprach­ erweiterungen von FORTRAN IV vorgenommen, so daß heute eine quickly unübersehbare Zahl von IISprachdialekten" vorliegt.

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Sample text

Der Quizmaster öffuet nun gerade eine solche Tür, die wir B nennen. Er gibt dann dem Kandidaten die Möglichkeit, entweder bei seiner ursprünglichen Wahl A zu bleiben oder sich fiir die ebenfalls geschlossene Tür C zu entscheiden. Kann der Kandidat durch Abweichung von seiner ersten Entscheidung, also durch die Wahl C statt A seine Chance erhöhen? Die fiir viele verblüffende Antwort lautet ,ja". Die Wahrscheinlichkeit, beim Öffnen der Tür A das Autn zu finden, ist offenbar P(A) = 1/3. Die Wahrscheinlichkeit!..

3b). 12) x heißt Streuung oder die Standardabweichung von x. Genau wie die Varianz selbst ist sie ein Maß für die mittlere Abweichung der Messungen X vom Erwartungswert. Da die Standardabweichung die gleiche Dimension hat wie x (in unserem Beispiel haben beide die Dimension einer Länge), wird sie mit dem Fehler der Messung identifiziert, a(x) = I'u . 10 betrachtet. 10) liefern natürlich noch keine Vorschrift für die Berechnung des Erwartungswertes oder des Meßfehlers, da die Wahrscheinlichkeitsdichte, die die Messungen beschreibt, gewöhnlich unbekannt ist.

16) Wrr betrachten jetzt die spezielle Funktion X-x u = u(x) . 19) Die Funktion u - die ihrerseits eine Zufallsvariable ist - hat offenbar besonders einfache Eigenschaften. Sie heißt reduzierte Variable (oder auch standardisierte, normalisierte oder dimensionslose Variable). 5), ist es oft bequem, noch andere Größen zu benutzen, um eine Verteilung in groben Zügen zu kennzeichnen. Der wahrscheinlichste Wert (englisch: mode) X m einer Verteilung ist als der Wert der Zufallsvariablen X definiert, der der höchsten Walrrscheinlichkeit entspricht, P(x=Xm ) =max.

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