Mathematik lernen mit DERIVE entwickelt die mathematischen Grundlagen, die in den Natur- und Ingenieurwissenschaften benotigt werden, und ist gleichzeitig eine praktische Einfuhrung in das Computer Algebra Programm DERIVE. Die Autoren legen auf zwei Aspekte von DERIVE besonderen Wert: Zum einen konnen Lernende DERIVE zu eigenen Untersuchungen nutzen, um grundlegende mathematische Ideen zu verstehen. Andererseits dient DERIVE als Werkzeug, um naturwissenschaftliche und technische Probleme zu losen. Besonders nutzlich fur Lehrende und Lernende ist hierbei die Fulle von Aufgaben, die mitsamt ihren Losungen in diesem Buch zu finden sind.
Dieses Buch ist in erster Linie fur diejenigen gedacht, die sich den Stoff der Sekundarstufe II erst aneignen mussen, um zur Hochschulreife zu gelangen. Es bietet aber auch jenen, die mit den angebotenen Inhalten aus der Analysis und der linearen Algebra schon vertraut sind, eine vorzugliche Gelegenheit, diese Themen, verbunden mit einem Einstieg in die Anwendung von DERIVE, zu wiederholen und zu vertiefen.
Mathematik lernen mit DERIVE zeigt eine neue erfrischende Art, Mathematik zu lernen und zu lehren. Die Autoren haben als Mathematiklehrer an der Universitat von Plymouth die Uberzeugung gewonnen, dass der Einsatz von DERIVE einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung des Verstandnisses und damit des Studienerfolges geleistet hat und immer noch leistet.
Die vorliegende Ubersetzung bezieht sich auf die deutschsprachige Version von DERIVE und berucksichtigt die aktuelle DERIVE Version 3."

DERIVE: ein vielseitiges, leistungsstarkes und benutzerfreundliches Mathematikprogramm, das auf kleinen PC's zum Einsatz kommen kann. Dieses Buch zeigt die vielfaltigen Einsatzmoglichkeiten von DERIVE fur den Mathematikunterricht an Schulen und (Fach)hochschulen: von der elementaren Algebra bis zur Differenzial- und Integralrechnung. Die Beispiele fur DERIVE-Eingaben sind durch viele weiterfuhrende Aufgaben erganzt und bereichern den Unterricht."

The 18th Conference of IASC-ERS, COMPSTAT'2008,is held in Porto,P- tugal,fromAugust24thtoAugust29th2008,locallyorganisedbytheFaculty of Economics of the University of Porto. COMPSTAT is an initiative of the European Regional Section of the Int- national Association for Statistical Computing (IASC-ERS), a section of the International Statistical Institute (ISI). COMPSTAT conferences started in 1974 in Wien; previous editions of COMPSTAT were held in Berlin (2002), Prague (2004) and Rome (2006). It is one of the most prestigious world conferences in Computational Statistics, regularly attracting hundreds of - searchers and practitioners, and has gained a reputation as an ideal forum for presenting top qualitytheoretical and applied work,promoting interdis- plinary researchand establishing contacts amongstresearcherswith common interests. COMPSTAT'2008 is the ?rst edition of COMPSTAT to be hosted by a Portuguese institution. Keynote lectures are addressed by Peter Hall (Department of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne), Heikki Mannila (Department of Computer Science, Faculty of Science, University of Helsinki) and Timo Ter. asvirta (School of Economics and Management, University of Aarhus). The conference program includes two tutorials: "Computational Methods in Finance"byJamesGentle(DepartmentofComputationalandDataSciences, George Mason University) and "Writing R Packages" by Friedrich Leisch (Institut fur .. Statistik, Ludwig-Maximilians-Universit. at). Each COMPSTAT meeting is organised with a number of topics highlighted, which lead to - vited Sessions. The Conference program includes also contributed sessions in di?erent topics (both oral communications and posters).

Vor ziemlich genau zehn Jahren stand ich (im Zusammenhang mit Stabilitatsuntersu- chungen an Hamiltonschen Systemen) vor der Aufgab, komplizierte Koordinaten- transformationen bis zu hoeheren Ordnungen zu berechnen. Nach mehrmonatigen, fruchtlosen Versuchen von Hand - und Bloecken voll Formeln - war ich dabei, die Flinte ins Kom zu werfen. Durch einen Zufall wurde ich aber von Stan Lomecki (im Militardienst!) auf das Computer-Algebra-Programm Reduce aufmerksam gemacht. Unter Ausnutzung vieler Tricks gelang mir damit tatsachlich, die Transformationen und die Stabilitatsdiskussion symbolisch zu Ende zu fuhren. Schon damals fragte ich mich, weshalb derartige Programme bei Ingenieuren und Wissenschaftlern bzw. Wissenschaftlerinnen so wenig bekannt sind. Viele Problem- stellungen dieser Disziplinen fuhren auf Rechnungen, die sich von Hand hoechstens muhevoll und mit grossem Zeitaufwand bewaltigen lassen. Mit Hilfe eines Computer- Algebra-Programms koennen sie oft rasch symbolisch geloest werden. Falls dies nicht moeglich ist, so resultiert mindestens eine Vereinfachung, bevor eventuell mit dem groe- beren Werkzeug der Numerik weitergearbeitet wird.

This book will help readers understand fundamental and advanced statistical models and deep learning models for robust speaker recognition and domain adaptation. This useful toolkit enables readers to apply machine learning techniques to address practical issues, such as robustness under adverse acoustic environments and domain mismatch, when deploying speaker recognition systems. Presenting state-of-the-art machine learning techniques for speaker recognition and featuring a range of probabilistic models, learning algorithms, case studies, and new trends and directions for speaker recognition based on modern machine learning and deep learning, this is the perfect resource for graduates, researchers, practitioners and engineers in electrical engineering, computer science and applied mathematics.

Many professional, high-quality surveys collect data on people's behaviour, experiences, lifestyles and attitudes. The data they produce is more accessible than ever before. This book provides students with a comprehensive introduction to using this data, as well as transactional data and big data sources, in their own research projects. Here you will find all you need to know about locating, accessing, preparing and analysing secondary data, along with step-by-step instructions for using IBM SPSS Statistics. You will learn how to: Create a robust research question and design that suits secondary analysis Locate, access and explore data online Understand data documentation Check and 'clean' secondary data Manage and analyse your data to produce meaningful results Replicate analyses of data in published articles and books Using case studies and video animations to illustrate each step of your research, this book provides you with the quantitative analysis skills you'll need to pass your course, complete your research project and compete in the job market. Exercises throughout the book and on the book's companion website give you an opportunity to practice, check your understanding and work hands on with real data as you're learning.

In unserer Arbeit [ 7] werden beschrEinkte lineare Funktionale auf verschiedenen R umen stetiger Funktionen untersucht und zwar die Gultig eit von Riesz-Darstellungss tzen. W hrend wir uns dort auf stetige Funktionen beschr nken, nehmen wir hier die R ume Lebesgue-integrierbarer Funktionen hinzu. Ein Aspekt der obigen Arbeit ist der Zusammenhang zwischen dem BV[O, l]-Hausdorff-Momentenproblem und dem C[O, l]-Riesz-Dar- stellungssatz: einmal kann man den C[O, l]-Riesz-Satz durch An- wendung des BV[O, l]-Hausdorff-Momentenproblems beweisen (vgl. [20], [39]), aber umgekehrt l t sich das Hausdorff-Momentenproblem Uber den Riesz-Darstellungssatz IBsen (vgl. [19], [25]). Es stellt sich daher die Frage, ob ein hnlicher . Zusammenhang nach- gewiesen werden kann zwischen den Riesz-Darstellungss tzen fUr verschiedene R ume stetiger bzw. Lebesgue-integrierbarer Funk- tionen und gewissen Momentenproblemen mit Belegungsfunktionen aus den dualen R umen. Dazu wollen wir zun chst einmal verschiedene Funktionenr ume definieren. Fur reel Ie Zahlen a und b, a

Aufbauend auf einer frUheren Untersuchung (vgl. Nr. 2 des Literatur- Verzeichnisses) wurde am Forschungsinstitut fUr Rationalisierung ein EDV-Programmsystem entwickelt, das in dem vorliegenden Bericht seinen Niederschlag gefunden hat. Aufgabe des Programmsystems ist es, aIle im Zusammenhang mit der DurchfUhrung von Multimoment-Studien (im folgen- den MM-Studien) anfallenden Arbeiten, die maschinell ausgefUhrt werden konnen, einem Rechner zu Ubertragen. Der Name MAVAMM ist die AbkUrzung fUr MAschinelle yorbereitung und uswertung von ulti ment-Aufnahmen. Die Zielsetzung einer maschinellen Datenverarbeitung bei MM-Studien loBt sich wie folgt charakterisieren: 1. Verwirklichung einer umfassenden Rationalisierung von MM-Studien Maschinelle AusfUhrung oller formalisierbaren Arbeiten wie Auszah- len, Sortieren, Schreiben und Rechnen, die mit dem Erstellen der Aufnahmebogen, der Aufbereitung des Erhebungsmaterials und der Aus- wertung einschlieBlich der statistischen Analyse der Beobachtungs- ergebnisse verbunden sind. 2. Erweiterung der ErschlieBungstechnik und damit der Aussagemoglich- keiten von MM-Aufnahmen Nutzung verschiedener zusatzlicher Auswertungsmoglichkeiten, z.B. nach Beobachtungs-Objekten, Aufnahme-Bereichen, Aufnahme-Uhrzeit und Aufnahme-Tagen sowie Ausgabe der Ergebnisse in anschaulicher Form. Moglichkeit zum NachprUfen der modellbedingten Voraussetzun- gen fUr die Anwendung des MM-Verfahrens aufgrund der differenzier- ten Darstellung der Ergebnisse und ihrer statistischen Analyse. 3. Schnellere Bereitstellung von Untersuchungsergebnissen Die Vorbereitung von MM-Aufnahmen nimmt wenig Zeit in Anspruch und die Auswertungsergebnisse stehen unmittelbar nach AbschluB der Er- hebungen, d.h. wenn sie noch aktuell sind, zur VerfUgung. 5 4. Berechnung genauerer Auswertungsergebnisse Die bei einer manuellen Auswertung von HH-Aufnahmen maglichen Uber- tragungs-, Sortier-, Rechen- und Schreibfehler werden weitgehend ausgeschaltet.

Think you can't have fun learning statistics? Think again.

"The Manga Guide to Statistics" will teach you everything you need to know about this essential discipline, while entertaining you at the same time. With its unique combination of Japanese-style comics called manga and serious educational content, the EduManga format is already a hit in Japan.

In "The Manga Guide to Statistics," our heroine Rui is determined to learn about statistics to impress the dreamy Mr. Igarashi and begs her father for a tutor. Soon she's spending her Saturdays with geeky, bespectacled Mr. Yamamoto, who patiently teaches her all about the fundamentals of statistics: topics like data categorization, averages, graphing, and standard deviation.

After all her studying, Rui is confident in her knowledge of statistics, including complex concepts like probability, coefficients of correlation, hypothesis tests, and tests of independence. But is it enough to impress her dream guy? Or maybe there's someone better, right in front of her?

Reluctant statistics students of all ages will enjoy learning along with Rui in this charming, easy-to-read guide, which uses real-world examples like teen magazine quizzes, bowling games, test scores, and ramen noodle prices. Examples, exercises, and answer keys help you follow along and check your work. An appendix showing how to perform statistics calculations in Microsoft Excel makes it easy to put Rui's lessons into practice.

This EduManga book is a translation from a bestselling series in Japan, co-published with Ohmsha, Ltd. of Tokyo, Japan.

Dieses Buch ist als Einfuhrung in die Statistik gedacht. Die dargelegten Methoden und Gedankengange sind aus den Statistik- vorlesungen fur Volks- und Betriebswirtschafter hervorgegangen, die ich seit rund einem Jahrzehnt an der Universitat in Freiburg/Schweiz gehalten habe. Das Buch richtet sich deshalb vor allem an Volks- und Betriebs- wirtschafter. Mit Rucksicht auf diesen Leserkreis wurden die notwendigen mathematischen Ableitungen moeglichst luckenlos durchgefuhrt, damit auch Leser, die in der Mathematik weniger bewan ert sind, den Darlegungen folgen und mathematisch anspruchsvollere Lehrbucher der Statistik mit mehr Gewinn lesen koennen. Meine Erfahrung hat gezeigt, dass diese Ableitungen fur das bessere Verstandnis der einzelnen Methoden und deren Grenzen unbedingt erforderlich sind. Der mathematisch geschulte Leser moege deshalb diese mathematische Weitschweifigkeit verzeihen. Das vorliegende Buch durfte deshalb zwischen den elementaren Statistik- buchern und den sehr anspruchsvollen Lehrbuchern der mathematischen Statistik seinen Platz haben. Im Anschluss an dieses Buch sind weitere Darstellungen -uber die Stichprobentheorie, die Versuchsplanung, die statistischen Testverfahren und die Zeitreihenanalyse geplant. Des weiteren wird auch das Verhaltnis zwischen Statistik, Operations Research, OEkonoemetrie und Datenverarbei- tung behandelt werden. Dem Verlag sei an dieser Stelle fur sein Verstandnis und seine her- vorragende Arbeit gedankt. Sollte diesem Buch Erfolg beschieden sein, so ist er weitgehend auf die sorgfaltige Arbeit des Verlags zuruck- zufuhren. Freiburg/Schweiz, Februar 1970 Ernst P. Billeter Inhaltsverzeichnis 1. Geschichte, Wesen und Begriff der Statistik 1. 1. Geschichte der Statistik . 1 1. 2. Wesen der Statistik . 5 7 1. 3. Begriff der Statistik 2. Grundlagen der Statistik 2. 1. Wahrscheinlichkeitsrechnung . . . . . . .

Discover easy-to-follow solutions and techniques to help you to implement applied mathematical concepts such as probability, calculus, and equations using Python's numeric and scientific libraries Key Features Compute complex mathematical problems using programming logic with the help of step-by-step recipes Learn how to use Python libraries for computation, mathematical modeling, and statistics Discover simple yet effective techniques for solving mathematical equations and apply them in real-world statistics Book DescriptionThe updated edition of Applying Math with Python will help you solve complex problems in a wide variety of mathematical fields in simple and efficient ways. Old recipes have been revised for new libraries and several recipes have been added to demonstrate new tools such as JAX. You'll start by refreshing your knowledge of several core mathematical fields and learn about packages covered in Python's scientific stack, including NumPy, SciPy, and Matplotlib. As you progress, you'll gradually get to grips with more advanced topics of calculus, probability, and networks (graph theory). Once you've developed a solid base in these topics, you'll have the confidence to set out on math adventures with Python as you explore Python's applications in data science and statistics, forecasting, geometry, and optimization. The final chapters will take you through a collection of miscellaneous problems, including working with specific data formats and accelerating code. By the end of this book, you'll have an arsenal of practical coding solutions that can be used and modified to solve a wide range of practical problems in computational mathematics and data science. What you will learn Become familiar with basic Python packages, tools, and libraries for solving mathematical problems Explore real-world applications of mathematics to reduce a problem in optimization Understand the core concepts of applied mathematics and their application in computer science Find out how to choose the most suitable package, tool, or technique to solve a problem Implement basic mathematical plotting, change plot styles, and add labels to plots using Matplotlib Get to grips with probability theory with the Bayesian inference and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods Who this book is forWhether you are a professional programmer or a student looking to solve mathematical problems computationally using Python, this is the book for you. Advanced mathematics proficiency is not a prerequisite, but basic knowledge of mathematics will help you to get the most out of this Python math book. Familiarity with the concepts of data structures in Python is assumed.

Statistics is made simple with this award-winning guide to using R and applied statistical methods. With a clear step-by-step approach explained using real world examples, learn the practical skills you need to use statistical methods in your research from an expert with over 30 years of teaching experience. With a wealth of hands-on exercises and online resources created by the author, practice your skills using the data sets and R scripts from the book with detailed screencasts that accompany each script. This book is ideal for anyone looking to: * Complete an introductory course in statistics * Prepare for more advanced statistical courses * Gain the transferable analytical skills needed to interpret research from across the social sciences * Learn the technical skills needed to present data visually * Acquire a basic competence in the use of R and RStudio. This edition also includes a gentle introduction to Bayesian methods integrated throughout. The author has created a wide range of online resources, including: over 90 R scripts, 36 datasets, 37 screen casts, complete solutions for all exercises, and 130 multiple-choice questions to test your knowledge.