OpenIntro Statistics

Author: David Diez,Christopher Barr,Mine Çetinkaya-Rundel

Publisher: N.A

ISBN: 9781943450039

Category:

Page: N.A

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The OpenIntro project was founded in 2009 to improve the quality and availability of education by producing exceptional books and teaching tools that are free to use and easy to modify. We feature real data whenever possible, and files for the entire textbook are freely available at openintro.org. Visit our website, openintro.org. We provide free videos, statistical software labs, lecture slides, course management tools, and many other helpful resources.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Mathematik für Informatik und BioInformatik

Author: Manfred Wolff,Peter Hauck,Wolfgang Küchlin

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540350039

Category: Computers

Page: 516

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Mathematik für Informatik und BioInformatik ist eine speziell auf das Informatik- und BioInformatik-Studium zugeschnittene breite Einführung in die Mathematik im Umfang der ersten drei bis vier Semester an Universitäten. Der klassische Stoff von Analysis und Linearer Algebra ist auf das Wesentliche konzentriert. Zusätzlich enthalten sind speziell für Informatik und BioInformatik wichtige Gebiete der Diskreten Mathematik und Logik sowie der Stochastik und teilweise auch der Numerik. Unter der URL min.informatik.uni-tuebingen.de werden begleitend interaktive Übungen und Illustrationen sowie eine Verfilmung der entsprechenden Vorlesung zum Selbststudium angeboten. Aus dem Inhalt: Mengen, Graphentheorie, Aussagenlogik, elementare Zahlentheorie, abstrakte Algebra, Folgen und Reihen, reelle Funktionen, Differential- und Integralrechnung mit Anwendungen, Vektorräume, lineare Abbildungen und Gleichungssysteme, affine Geometrie, Mehrdimensionale Differential- und Integralrechnung, Einführung in die Stochastik.

Historische Faszination

Geschichtskultur heute

Author: Klaus Füssmann,Heinrich Theodor Grütter,Jörn Rüsen

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: History

Page: 284

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Mathematik für Software Engineering

Author: Stephan Dreiseitl

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662567334

Category: Computers

Page: 467

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Warum müssen InformatikerInnen und SoftwareentwicklerInnen im Studium eigentlich Mathe hören? Wie kann ihnen die Mathematik beim Programmieren helfen? Dieses Lehrbuch vermittelt StudienanfängerInnen die Sprache und Methode der Mathematik als Grundlage strukturierten Problemlösens, welches essenziell für das Entwickeln von Softwaresystemen ist. Deshalb liegt der didaktische Fokus hier darauf aufzuzeigen, wie mathematische Konzepte aufeinander aufbauen, welche Muster sich daraus ergeben, und welche klar strukturierten Regeln es in der mathematischen Argumentation (dem Beweisen) gibt. Dieses Buch richtet den inhaltlichen Fokus auf Logik, Mengenlehre, diskrete Strukturen und Wahrscheinlichkeitsrechnung und orientiert sich damit an den Empfehlungen von ACM und IEEE zur Mathematikausbildung im Software-Engineering-Studium. Da man Mathematik - ebenso wie die Softwareentwicklung - nicht durch Lesen, sondern nur durch Tun erlernt, schließt jeder Abschnitt mit einer Reihe von Verständnisfragen und Übungsaufgaben. Es eignet sich daher bestens zum Nacharbeiten einer Vorlesung und zur Prüfungsvorbereitung. Durch den verständlichen Schreibstil und die Lösungen auf der Webseite des Autors kann dieses Buch aber auch gut zum Selbststudium genutzt werden.

Neurowissenschaften

Ein grundlegendes Lehrbuch für Biologie, Medizin und Psychologie

Author: Mark F. Bear,Barry W. Connors,Michael A. Paradiso

Publisher: Springer Spektrum

ISBN: 9783662499320

Category: Medical

Page: 980

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Der perfekte Einstieg in die Neurowissenschaften – ideal zum Verstehen und Lernen Seit vielen Jahren zählt diese didaktisch durchdachte, verständlich geschriebene und hervorragend illustrierte Einführung zu den führenden Lehrbüchern im Bereich der Neurowissenschaften. Mit der Übersetzung liegt nun auch im deutschen Sprachraum ein modernes Grundlagenwerk zur Hirnforschung vor, das sich an Studierende der Biologie, der Medizin und der Psychologie gleichermaßen richtet. Der Bogen spannt sich von der Anatomie des Gehirns bis zur Sinnesphysiologie, von der Entwicklungsbiologie bis zum Verhalten, von den Störungen des Nervensystems bis zur Kognitionswissenschaft, von den molekularen Mechanismen bis zu den neuen bildgebenden Verfahren. Ein eigenständiger „Bildatlas der menschlichen Neuroanatomie“ erlaubt dem Lernenden, seine Kenntnisse der Hirnstrukturen zu überprüfen und zu erweitern. Jedes Kapitel endet mit Verständnisfragen und Übungsaufgaben sowie einer Zusammenstellung wichtiger weiterführender Literatur. In spannenden Exkursen berichten renommierte Wissenschaftler, wie sie zu ihren entscheidenden Entdeckungen kamen. So führt das Buch den Leser von den Grundlagen zu den aktuellen Forschungsthemen des Faches. Die von Andreas Engel herausgegebene deutsche Ausgabe ist an die hiesige Studiensituation angepasst und stellenweise erweitert. Ein elektronisches Zusatzangebot finden Sie auf www.spektrum-verlag.de/bear. Für Dozenten gibt es außerdem eine DVD mit sämtlichen Abbildungen für die Nutzung in der Lehre (ISBN 978-3-8274-2075-6). Den drei Verfassern des Buches gelingt, womit Lehrbuchautoren im deutschsprachigen Raum sich nach wie vor schwer tun: anschaulich und spannend den Leser vom Einstieg in die Grundlagen bis an die vorderste Front der Forschung mitzunehmen; ohne überflüssigen Ballast wissenschaftliche Erkenntnis mehr erzählend als erklärend zu vermitteln ... Ein didaktisches Meisterwerk ist nun endlich auch in deutscher Sprache verfügbar. Aus dem Vorwort von Prof. Andreas K. Engel, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf Dieser unveränderte Nachdruck ersetzt die bisherige ISBN 978-3-8274-2028-2 ((c) Springer Verlag Berlin Heidelberg 2009, korr. Nachdruck 2012).

Statistik für Dummies

Author: Deborah Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527705945

Category: Mathematics

Page: 352

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Entdecken Sie mit "Statistik für Dummies" Ihren Spaß an der Statistik und werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der so beliebten Manipulation von Zahlenmaterial! Deborah Rumsey zeigt Ihnen das nötige statistische Handwerkszeug wie Stichprobe, Wahrscheinlichkeit, Bias, Median, Durchschnitt und Korrelation. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten von statistischem Material kennen und werden über die unterschiedlichen Methoden der Auswertung erstaunt sein. Schärfen Sie mit diesem Buch Ihr Bewusstsein für Zahlen und deren Interpretation, so dass Ihnen keiner mehr etwas vormachen kann!

R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Joris Meys

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Modern Data Science with R

Author: Benjamin S. Baumer,Daniel T. Kaplan,Nicholas J. Horton

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498724493

Category: Law

Page: 556

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Modern Data Science with R is a comprehensive data science textbook for undergraduates that incorporates statistical and computational thinking to solve real-world problems with data. Rather than focus exclusively on case studies or programming syntax, this book illustrates how statistical programming in the state-of-the-art R/RStudio computing environment can be leveraged to extract meaningful information from a variety of data in the service of addressing compelling statistical questions. Contemporary data science requires a tight integration of knowledge from statistics, computer science, mathematics, and a domain of application. This book will help readers with some background in statistics and modest prior experience with coding develop and practice the appropriate skills to tackle complex data science projects. The book features a number of exercises and has a flexible organization conducive to teaching a variety of semester courses.

Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Author: Joel Grus

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960100256

Category: Computers

Page: 352

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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Numerical Python

Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib

Author: Robert Johansson

Publisher: Apress

ISBN: 1484242467

Category: Computers

Page: 700

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Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more. Numerical Python, Second Edition, presents many brand-new case study examples of applications in data science and statistics using Python, along with extensions to many previous examples. Each of these demonstrates the power of Python for rapid development and exploratory computing due to its simple and high-level syntax and multiple options for data analysis. After reading this book, readers will be familiar with many computing techniques including array-based and symbolic computing, visualization and numerical file I/O, equation solving, optimization, interpolation and integration, and domain-specific computational problems, such as differential equation solving, data analysis, statistical modeling and machine learning. What You'll Learn Work with vectors and matrices using NumPy Plot and visualize data with Matplotlib Perform data analysis tasks with Pandas and SciPy Review statistical modeling and machine learning with statsmodels and scikit-learn Optimize Python code using Numba and Cython Who This Book Is For Developers who want to understand how to use Python and its related ecosystem for numerical computing.

Statistics Done Wrong

The Woefully Complete Guide

Author: Alex Reinhart

Publisher: No Starch Press

ISBN: 1593276206

Category: Mathematics

Page: 152

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Statistics Done Wrong describes how researchers often go wrong and teaches you the best practices for avoiding their mistakes.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen – Using Tools for Learning Mathematics and Statistics

Author: Thomas Wassong,Daniel Frischemeier,Pascal R. Fischer,Reinhard Hochmuth,Peter Bender

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658031042

Category: Mathematics

Page: 497

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Dieser Band mit Beiträgen aus der nationalen und internationalen Forschung zum 60. Geburtstag von Prof. Dr. Rolf Biehler (Universität Paderborn) präsentiert wissenschaftliche Arbeiten zum Werkzeugeinsatz beim Lehren und Lernen von Mathematik im Allgemeinen sowie von Statistik und Stochastik im Besonderen. Wie ein roter Faden durchzieht den Festband, wie auch schon das wissenschaftliche Oeuvre von Rolf Biehler, ein breites Verständnis des Begriffs „Werkzeug“ (engl. „tools“). Die Themen decken das komplette Spektrum der Mathematikdidaktik auf allen Schulstufen sowie auf dem tertiären Sektor ab. Es gibt Beiträge zum Einsatz von Tools in der Grundschule, ebenso wie aus den Sekundarstufen, der Hochschule und der Lehreraus- und -weiterbildung. Im Band werden sowohl Beispiele zum konkreten Einsatz von Werkzeugen im Unterricht aufgezeigt, als auch Studien zur Wirksamkeit von Werkzeugen im Kontext von Mathematiklernen, theoretische Artikel zum Einsatz von Werkzeugen und Neuentwicklungen von Werkzeug-Software vorgelegt.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Übungsbuch Statistik für Dummies

Author: Deborah J. Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809309

Category: Mathematics

Page: 368

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Haben Sie Probleme mit Statistik und sehen weder Anfang noch Ende? Da hilft nur üben, üben, üben. Aber keine Sorge! Dieses Buch zeigt Ihnen mit vielen Beispielen und Schritt-für-Schritt-Lösungswegen, wie Sie verschiedene Aufgabenstellungen richtig angehen. Von arithmetischem Mittel über Normalverteilung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bis Konfidenzintervall und zentraler Grenzwertsatz sind alle wichtigen Themengebiete vertreten. Dank einer kurzen Wiederholung der Grundlagen und Hunderten Übungen können Sie der Statistik schon bald furchtlos gegenübertreten. Viel Spaß beim Üben!