Main description:

Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayessche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Groessen zu bestimmen und Prognosen zu zukunftigen Werten von unsicheren Groessen zu berechnen, beschreibt und erlautert es die Vorgehensweisen - von der systematischen Sammlung von Daten uber die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.Mit zahlreichen Reflexionsaufgaben und Beispielen aus der Praxis sowie seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal fur Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.Fur die Neuauflage wurden einige Kapitel uberarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefugt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilitat von Modellen und von Hypothesen erganzt. Sowohl die verwendeten Datensatze und Programmcodes als auch die Loesungen zu den Reflexionsaufgaben sind als Zusatzmaterial online verfugbar.

Contents:

Eine Einfuhrung und ein UEberblick.- Wie man Versuche planen kann.- Messen und Kontrollieren.- Das Fundament: Wahrscheinlichkeiten.- Nicht direkt messbare Groessen bestimmen.- Mehrere Groessen und Korrelation.- Messwerte prognostizieren.- Modellwahl: Information und Entropie.- Zwei Modelle zu positiven Groessen.- Streuung und die Normalverteilung.- Explorative Datenanalyse.- Regressionsmodelle.- Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen.- Standardfehler, Ranglisten und Modelle.