Wahrscheinlichkeit und Statistik für Informatiker
Lob für die zweite Auflage: Der Autor hat seine Hausaufgaben über die statistischen Werkzeuge gemacht, die für die besonderen Herausforderungen von Informatikern benötigt werden. [Er] hat sich sehr viel Mühe gegeben, Beispiele auszuwählen, die für Informatiker interessant und praktisch sind. Der Inhalt ist mit zahlreichen Abbildungen illustriert und schließt mit Anhängen und einem Index ab. Das Buch ist gelehrt und könnte sich gut als Pflichttext für einen fortgeschrittenen Bachelor- oder Masterkurs eignen. ---Computing Reviews Probability and Statistics for Computer Scientists Third Edition hilft den Studenten, grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit und Statistik zu verstehen: allgemeine Methoden der stochastischen Modellierung, Simulation, Warteschlange und statistische Datenanalyse; optimale Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen; Computersysteme modellieren und bewerten; und bereiten Sie sich auf fortgeschrittene wahrscheinlichkeitsbasierte Kurse vor. Geschrieben in einem lebendigen Stil mit einfacher Sprache und jetzt auch mit R und MATLAB, kann dieses im Unterricht getestete Buch für ein- oder zweisemestrige Kurse verwendet werden. Funktionen: Axiomatische Einführung der Wahrscheinlichkeit Erweiterte Abdeckung von statistischer Inferenz und Datenanalyse einschließlich Schätzung und Test des Bayes'schen Ansatzes, multivariate Regressions-Chi-Quadrat-Tests für Unabhängigkeit und Güte der Anpassung, nichtparametrische Statistiken und Bootstrap Zahlreiche motivierende Beispiele und Übungen, u.a. Computerprojekte Vollständig annotierte R-Codes parallel zu MATLAB Anwendungen in der Informatik, Softwaretechnik, Telekommunikation und verwandten Bereichen Vertiefende und dennoch zugängliche Behandlung von Themen rund um die Informatik Beginnend mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeit führt der Text die Schülerinnen und Schüler durch Themen, die in der modernen Informatik, der Informatik, der Softwaretechnik und verwandten Bereichen wie Computersimulationen, Monte-Carlo-Methoden, stochastischen Prozessen, Markov-Ketten, Warteschlangentheorie, statistischer Inferenz und Regression eine große Rolle spielen. Es erfüllt auch die Anforderungen des Akkreditierungsgremiums für Technik und Ingenieurwesen (ABET). Über den Autor Michael Baron ist David Carroll Professor für Mathematik und Statistik an der American University in Washington D. C. Er forscht in den Bereichen sequentielle Analyse und optimale Stopp-Change-Point-Detektion, Bayes'sche Inferenz und Anwendungen von Statistik in der Epidemiologie, in klinischen Studien, in der Halbleiterfertigung und in anderen Bereichen. M. Baron ist Fellow der American Statistical Association und Empfänger des Abraham Wald Prize für die beste Arbeit im Bereich Sequential Analysis und des Regents Outstanding Teaching Award. M. Baron hat an der University of Maryland in Statistik promoviert. Er betreute seinerseits zwölf Doktoranden, die überwiegend in akademischen und Forschungspositionen tätig waren. . Sprache: Englisch
| Marke | Unbranded |
|---|---|
| Künstler | Michael Baron |
| Format | Gebundene Ausgabe |
| Verlag / Label | CRC Press |
| Sprache | Englisch |
| Erscheinungsdatum | 2019/06/14 |
| Produkt ID | 338057337-741719626 |
| ISBN | 9781138044487 |
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