Applied Survival Analysis Using R

Author: Dirk F. Moore

Publisher: Springer

ISBN: 3319312456

Category: Medical

Page: 226

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Applied Survival Analysis Using R covers the main principles of survival analysis, gives examples of how it is applied, and teaches how to put those principles to use to analyze data using R as a vehicle. Survival data, where the primary outcome is time to a specific event, arise in many areas of biomedical research, including clinical trials, epidemiological studies, and studies of animals. Many survival methods are extensions of techniques used in linear regression and categorical data, while other aspects of this field are unique to survival data. This text employs numerous actual examples to illustrate survival curve estimation, comparison of survivals of different groups, proper accounting for censoring and truncation, model variable selection, and residual analysis. Because explaining survival analysis requires more advanced mathematics than many other statistical topics, this book is organized with basic concepts and most frequently used procedures covered in earlier chapters, with more advanced topics near the end and in the appendices. A background in basic linear regression and categorical data analysis, as well as a basic knowledge of calculus and the R system, will help the reader to fully appreciate the information presented. Examples are simple and straightforward while still illustrating key points, shedding light on the application of survival analysis in a way that is useful for graduate students, researchers, and practitioners in biostatistics.

Data Wrangling with R

Author: Bradley C. Boehmke, Ph.D.

Publisher: Springer

ISBN: 3319455990

Category: Computers

Page: 238

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This guide for practicing statisticians, data scientists, and R users and programmers will teach the essentials of preprocessing: data leveraging the R programming language to easily and quickly turn noisy data into usable pieces of information. Data wrangling, which is also commonly referred to as data munging, transformation, manipulation, janitor work, etc., can be a painstakingly laborious process. Roughly 80% of data analysis is spent on cleaning and preparing data; however, being a prerequisite to the rest of the data analysis workflow (visualization, analysis, reporting), it is essential that one become fluent and efficient in data wrangling techniques. This book will guide the user through the data wrangling process via a step-by-step tutorial approach and provide a solid foundation for working with data in R. The author's goal is to teach the user how to easily wrangle data in order to spend more time on understanding the content of the data. By the end of the book, the user will have learned: How to work with different types of data such as numerics, characters, regular expressions, factors, and dates The difference between different data structures and how to create, add additional components to, and subset each data structure How to acquire and parse data from locations previously inaccessible How to develop functions and use loop control structures to reduce code redundancy How to use pipe operators to simplify code and make it more readable How to reshape the layout of data and manipulate, summarize, and join data sets

Heart Rate Variability Analysis with the R package RHRV

Author: Constantino Antonio García Martínez,Abraham Otero Quintana,Xosé A. Vila,María José Lado Touriño,Leandro Rodríguez-Liñares,Jesús María Rodríguez Presedo,Arturo José Méndez Penín

Publisher: Springer

ISBN: 3319653555

Category: Medical

Page: 157

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This book introduces readers to the basic concepts of Heart Rate Variability (HRV) and its most important analysis algorithms using a hands-on approach based on the open-source RHRV software. HRV refers to the variation over time of the intervals between consecutive heartbeats. Despite its apparent simplicity, HRV is one of the most important markers of the autonomic nervous system activity and it has been recognized as a useful predictor of several pathologies. The book discusses all the basic HRV topics, including the physiological contributions to HRV, clinical applications, HRV data acquisition, HRV data manipulation and HRV analysis using time-domain, frequency-domain, time-frequency, nonlinear and fractal techniques. Detailed examples based on real data sets are provided throughout the book to illustrate the algorithms and discuss the physiological implications of the results. Offering a comprehensive guide to analyzing beat information with RHRV, the book is intended for masters and Ph.D. students in various disciplines such as biomedical engineering, human and veterinary medicine, biology, and pharmacy, as well as researchers conducting heart rate variability analyses on both human and animal data.

Simulation and Inference for Stochastic Processes with YUIMA

A Comprehensive R Framework for SDEs and Other Stochastic Processes

Author: Stefano M. Iacus,Nakahiro Yoshida

Publisher: Springer

ISBN: 3319555693

Category: Computers

Page: 268

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The YUIMA package is the first comprehensive R framework based on S4 classes and methods which allows for the simulation of stochastic differential equations driven by Wiener process, Lévy processes or fractional Brownian motion, as well as CARMA, COGARCH, and Point processes. The package performs various central statistical analyses such as quasi maximum likelihood estimation, adaptive Bayes estimation, structural change point analysis, hypotheses testing, asynchronous covariance estimation, lead-lag estimation, LASSO model selection, and so on. YUIMA also supports stochastic numerical analysis by fast computation of the expected value of functionals of stochastic processes through automatic asymptotic expansion by means of the Malliavin calculus. All models can be multidimensional, multiparametric or non parametric.The book explains briefly the underlying theory for simulation and inference of several classes of stochastic processes and then presents both simulation experiments and applications to real data. Although these processes have been originally proposed in physics and more recently in finance, they are becoming popular also in biology due to the fact the time course experimental data are now available. The YUIMA package, available on CRAN, can be freely downloaded and this companion book will make the user able to start his or her analysis from the first page.

ggplot2

Elegant Graphics for Data Analysis

Author: Hadley Wickham

Publisher: Springer

ISBN: 3319242776

Category: Computers

Page: 260

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This new edition to the classic book by ggplot2 creator Hadley Wickham highlights compatibility with knitr and RStudio. ggplot2 is a data visualization package for R that helps users create data graphics, including those that are multi-layered, with ease. With ggplot2, it's easy to: produce handsome, publication-quality plots with automatic legends created from the plot specification superimpose multiple layers (points, lines, maps, tiles, box plots) from different data sources with automatically adjusted common scales add customizable smoothers that use powerful modeling capabilities of R, such as loess, linear models, generalized additive models, and robust regression save any ggplot2 plot (or part thereof) for later modification or reuse create custom themes that capture in-house or journal style requirements and that can easily be applied to multiple plots approach a graph from a visual perspective, thinking about how each component of the data is represented on the final plot This book will be useful to everyone who has struggled with displaying data in an informative and attractive way. Some basic knowledge of R is necessary (e.g., importing data into R). ggplot2 is a mini-language specifically tailored for producing graphics, and you'll learn everything you need in the book. After reading this book you'll be able to produce graphics customized precisely for your problems, and you'll find it easy to get graphics out of your head and on to the screen or page.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Das egoistische Gen

Mit einem Vorwort von Wolfgang Wickler

Author: Richard Dawkins

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642553915

Category: Science

Page: 489

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p”Ein auch heute noch bedeutsamer Klassiker“ Daily Express Sind wir Marionetten unserer Gene? Nach Richard Dawkins ́ vor über 30 Jahren entworfener und heute noch immer provozierender These steuern und dirigieren unsere von Generation zu Generation weitergegebenen Gene uns, um sich selbst zu erhalten. Alle biologischen Organismen dienen somit vor allem dem Überleben und der Unsterblichkeit der Erbanlagen und sind letztlich nur die "Einweg-Behälter" der "egoistischen" Gene. Sind wir Menschen also unserem Gen-Schicksal hilflos ausgeliefert? Dawkins bestreitet dies und macht uns Hoffnung: Seiner Meinung nach sind wir nämlich die einzige Spezies mit der Chance, gegen ihr genetisches Schicksal anzukämpfen.

Medizinische Statistik

Author: Hans J. Trampisch,Jürgen Windeler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 364256996X

Category: Mathematics

Page: 376

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"Statistiken sind merkwürdige Dinge ...", dies wird so mancher Mediziner denken, wenn er sich mit der Biometrie befaßt. Sei es im Rahmen seiner Ausbildung oder im Zuge wissenschaftlicher oder klinischer Studien, Kenntnisse der Statistik und Mathematik sind unentbehrlich für die tägliche Arbeit des Mediziners. Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Mediziner systematisch an biometrische Terminologie und Arbeitsmethoden heranzuführen, um ihn schließlich mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechung vertraut zu machen. Nach der Lektüre dieses Buches hält der Leser ein Werkzeug in den Händen, das ihm bei der Lösung medizinscher Fragestellungen hilft ebenso wie bei der Beschreibung von Ergebnissen wissenschaftlicher Studien und natürlich bei der Doktorarbeit!

Applied Survival Analysis, Regression Modeling of Time to Event Data

Statistics, Statistics

Author: CTI Reviews

Publisher: Cram101 Textbook Reviews

ISBN: 1467235547

Category: Education

Page: 54

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Facts101 is your complete guide to Applied Survival Analysis, Regression Modeling of Time to Event Data. In this book, you will learn topics such as as those in your book plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

Grundlagen der Datenanalyse mit R

Eine anwendungsorientierte Einführung

Author: Daniel Wollschläger

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642257992

Category: Social Science

Page: 536

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Das Buch liefert eine Einführung in die Datenauswertung mit der frei erhältlichen Statistiksoftware R. Die wichtigsten statistischen Verfahren in den Human- und Sozialwissenschaften werden ausführlich an Beispielen erläutert und mit Diagrammen illustriert. Neben den klassischen univariaten Verfahren werden auch zahlreiche nonparametrische und multivariate Methoden beschrieben. Für die 2. Auflage wurden die Neuerungen der Version R 2.14 eingearbeitet und die Abschnitte zu Regression, Resampling-Verfahren und multivariaten Tests erweitert.

Das BilderBuch -

des nützlichen und unnützen Wissens

Author: David McCandless

Publisher: Albrecht Knaus Verlag

ISBN: 3641091993

Category: Political Science

Page: 256

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Sehen und verstehen – was Sie in diesem Buch entdecken, wird Ihnen nicht mehr aus dem Kopf gehen. Noch nie war Wissen so schön anzusehen. Noch nie waren Zusammenhänge so leicht zu durchschauen. Das Visualisierungsgenie David McCand less erschafft aus Zahlen, Daten und Fakten einzigartige und unvergessliche Grafiken und Bilder, die unsere Synapsen zum Schwingen bringen. In welchem Land werden die meisten Bücher gelesen? Welcher Bart passt zu welchem Gesicht? Welche Musikstile beeinflussen sich wie? Welche Moralvorstellungen verbinden sich mit welcher Religion? Was verbraucht mehr Kalorien: Blümchensex oder Lesen? Welche alternativen Heilmethoden haben welche wissenschaftliche Evidenz? David McCandless ist einer der angesagtesten Informationsdesigner und gehört zu einer neuen Generation von Journalisten. Er setzt spannende Fakten ebenso überzeugend ins Bild wie komplizierte Zusammenhänge. Mithilfe von Farben und Formen macht er Wissen sichtbar. So entsteht aus über einhundert originellen Bildern ein Kaleidoskop aus nützlichem und unnützem Wissen, das einfach Spaß macht. Hoher Spaßfaktor! Ein »Lesegenuss« voller Anregungen und Überraschungen, bestens als Geschenk geeignet.

Applied Survival Analysis

Time-to-Event

Author: David W. Hosmer, Jr.,Stanley Lemeshow

Publisher: Wiley-Interscience

ISBN: N.A

Category: Mathematics

Page: 386

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A Practical, Up-To-Date Guide To Modern Methods In The Analysis Of Time To Event Data. The rapid proliferation of powerful and affordable statistical software packages over the past decade has inspired the development of an array of valuable new methods for analyzing survival time data. Yet there continues to be a paucity of statistical modeling guides geared to the concerns of health-related researchers who study time to event data. This book helps bridge this important gap in the literature. Applied Survival Analysis is a comprehensive introduction to regression modeling for time to event data used in epidemiological, biostatistical, and other health-related research. Unlike other texts on the subject, it focuses almost exclusively on practical applications rather than mathematical theory and offers clear, accessible presentations of modern modeling techniques supplemented with real-world examples and case studies. While the authors emphasize the proportional hazards model, descriptive methods and parametric models are also considered in some detail. Key topics covered in depth include: * Variable selection. * Identification of the scale of continuous covariates. * The role of interactions in the model. * Interpretation of a fitted model. * Assessment of fit and model assumptions. * Regression diagnostics. * Recurrent event models, frailty models, and additive models. * Commercially available statistical software and getting the most out of it. Applied Survival Analysis is an ideal introduction for graduate students in biostatistics and epidemiology, as well as researchers in health-related fields.

Ökonometrie für Dummies

Author: Roberto Pedace

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527801529

Category: Business & Economics

Page: 388

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Theorien verstehen und Techniken anwenden Was haben die Gehälter von Spitzensportlern und der Mindestlohn gemeinsam? Richtig, man kann sie mit Ökonometrie erforschen. Im Buch steht, wie es geht. Und nicht nur dafür, sondern für viele weitere Gebiete lohnt es sich, der zunächst etwas trocken und sperrig anmutenden Materie eine Chance zu geben. Lernen Sie von den Autoren, wie Sie spannende Fragen formulieren, passende Variablen festlegen, treffsichere Modelle entwerfen und Ihre Aussagen auf Herz und Nieren prüfen. Werden Sie sicher im Umgang mit Hypothesentests, Regressionsmodellen, Logit- & Probit-Modellen und allen weiteren gängigen Methoden der Ökonometrie. So begleitet Ökonometrie für Dummies Sie Schritt für Schritt und mit vielen Beispielen samt R Output durch dieses spannende Thema.

Zeitreihenmodelle

Author: Andrew C. Harvey

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3486786741

Category: Business & Economics

Page: 396

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Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.

Statistische Prinzipien für medizinische Projekte

Author: Jürg Hüsler,Heinz Zimmermann

Publisher: N.A

ISBN: 9783456848686

Category:

Page: 382

View: 2930

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Ohne Statistik keine Forschung. Einige Grundprinzipien sind Voraussetzung, um die richtigen Schlüsse aus statistischen Analysen ziehen zu können und die Fachliteratur zu verstehen. Auf leicht verständliche Weise und mit vielen konkreten Beispielen und Grafiken werden die Grundlagen der Statistik für medizinische Forschungsprojekte erklärt. Damit hilft dieses Buch sowohl Medizinern, die sich mit wissenschaftlichen Arbeiten und Publikationen beschäftigen, als auch den Leserinnen und Lesern medizinischer Artikel. Neu in der 5. Auflage: - neue Gliederung der Sammlung einfacher statistischer Tests - ein Abschnitt über die logistische Regression - nichtparametrische Vertrauensintervalle - ein Abschnitt über Kendall's Tau.

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642018378

Category: Business & Economics

Page: 502

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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Biologie von Parasiten

Author: Richard Lucius,Brigitte Loos-Frank,Richard P. Lane

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662548623

Category: Science

Page: 546

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Die 3. vollständig überarbeitete Auflage dieses Buches führt in die Biologie parasitärer Einzeller, Würmer und Arthropoden ein. Die Autoren bieten auf Grundlage der aktuellen Systematik eine Übersicht über die verschiedenen Parasitengruppen. Ausführlich wird auf wichtige Infektionserreger, wie die der Malaria, Schlafkrankheit und Toxoplasmose eingegangen, wobei die molekularen Grundlagen der Pathogene erläutert werden. Außerdem werden Parasiten als Krankheitsüberträger dargestellt und wichtige Infektionskrankheiten, die bei Tieren vorkommen, besprochen. Daher wendet sich dieses Buch sowohl an Biologen, als auch an Veterinärmediziner und Mediziner. In den einzelnen Kapiteln kommen die Anpassungen an die parasitische Lebensweise zur Sprache. Anhand häufiger Vertreter werden exemplarisch typische Lebenszyklen, die Immunreaktionen und die resultierenden Krankheitsbilder erklärt. Viele Abbildungen veranschaulichen dabei den Text. Die Prüfungsfragen am Ende eines jeden Kapitels helfen den Lerninhalt zu rekapitulieren und zu verinnerlichen.

Biologie

gymnasiale Oberstufe

Author: Neil A. Campbell,Jane B. Reece

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783868949001

Category:

Page: 748

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Die 8. Auflage des Campbell (deutsche Ausgabe BA 11/09) wurde jetzt unter Beachtung der hiesigen Lehrpläne für die Oberstufe bearbeitet und erschien in einem wesentlich handlicheren, schultaschenfähigen Format. Der Campbell hatte sich bereits früher als Zusatzlehrbuch für Leistungskurse Biologie und berufliche Gymnasien mit entsprechend fachlicher Ausrichtung bewährt. Diese für Schulen optimierte Ausgabe ist im Rahmen des Imprints Pearson Schule eine folgerichtige Edition (vgl. auch M. Kölling: "Einführung in Java mit Greenfoot"; R. Hattenhauer: "Informatik für Schule und Ausbildung", beide BA 9/10). Ein Themenband zur Ökologie ist für November diesen Jahres angekündigt. - Vorrangig ist der Band für Bibliotheken mit den oben angesprochenen Schultypen im Einzugsbereich zu empfehlen. Als allgemeines Biologielehrbuch ohne bundeslandspezifische Varianten ist der auch preislich sehr akzeptable Titel aufgrund seines fachlichen Niveaus und seiner grafisch hervorragenden Gestaltung auch darüber hinaus einsetzbar. (2 S)

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Digitale Bildverarbeitung

Eine Einführung mit Java und ImageJ

Author: Wilhelm Burger,Mark James Burge

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 354027653X

Category: Computers

Page: 532

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Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die wichtigsten Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Dabei steht die praktische Anwendbarkeit im Vordergrund, formale und mathematische Aspekte sind auf das Wesentliche reduziert, ohne dabei auf eine präzise und konsistente Vorgehensweise zu verzichten. Der Text eignet sich für technisch orientierte Studiengänge ab dem 3.Semester und basiert auf der mehrjährigen Lehrerfahrung der Autoren zu diesem Thema. Der Einsatz in der Lehre wird durch zahlreiche praktische Übungsaufgaben unterstützt. Das Buch eignet sich auch als detaillierte Referenz für Praktiker und Anwender gängiger Verfahren der digitalen Bildverarbeitung, z.B. in der Medizin, der Materialprüfung, der Robotik oder der Medientechnik. Softwareseitig basiert das Buch auf der in Java implementierten und frei verfügbaren Bildverarbeitungsumgebung ImageJ.