Overview
- Kompakte und übersichtliche Darstellung
- Unnötige Formalismen werden vermieden
- Glossar (deutsch-englisch)
- Anhang mit Tabellen der wichtigsten statistischen Testverteilungen
Part of the book series: Springer-Lehrbuch (SLB)
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About this book
In diesem Buch werden in kompakter Form mithilfe zahlreicher Beispiele die üblichen Modelle und Methoden der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik dargestellt. Es ist daher insbesondere für angehende Wirtschaftswissenschaftler, Ingenieure und Informatiker geeignet, welchen auch das didaktische Konzept des Buchs entgegenkommt: Verständnisfragen und Aufgaben in Form von „Meilensteinen“ erleichtern das eigenständige Überprüfen des Lernfortschritts. Ein ausführlicher mathematischer Anhang „Mathematik kompakt“ stellt die wichtigsten Ergebnisse aus Analysis und linearer Algebra zum effizienten Nachschlagen zur Verfügung. Ein Glossar mit den wichtigsten englischen Begriffen sowie Tabellen der statistischen Testverteilungen runden die Darstellung ab.
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About the author
Prof. Dr. Ansgar Steland forscht und lehrt seit 2006 am Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik der RWTH Aachen.
Bibliographic Information
Book Title: Basiswissen Statistik
Book Subtitle: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik
Authors: Ansgar Steland
Series Title: Springer-Lehrbuch
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49948-1
Publisher: Springer Spektrum Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Springer-Verlag GmbH Deutschland 2016
Softcover ISBN: 978-3-662-49947-4Published: 17 November 2016
eBook ISBN: 978-3-662-49948-1Published: 09 November 2016
Series ISSN: 0937-7433
Series E-ISSN: 2512-5214
Edition Number: 4
Number of Pages: XX, 327
Number of Illustrations: 31 b/w illustrations
Topics: Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance, Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences, Economic Theory/Quantitative Economics/Mathematical Methods, Mathematical and Computational Engineering, Probability and Statistics in Computer Science, Statistical Theory and Methods