The first seven chapters use R for probability simulation and computation, including random number generation, numerical and Monte Carlo integration, and finding limiting distributions of Markov Chains with both discrete and continuous states. Applications include coverage probabilities of binomial confidence intervals, estimation of disease prevalence from screening tests, parallel redundancy for improved reliability of systems, and various kinds of genetic modeling. These initial chapters can be used for a non-Bayesian course in the simulation of applied probability models and Markov Chains. Chapters 8 through 10 give a brief introduction to Bayesian estimation and illustrate the use of Gibbs samplers to find posterior distributions and interval estimates, including some examples in which traditional methods do not give satisfactory results. WinBUGS software is introduced with a detailed explanation of its interface and examples of its use for Gibbs sampling for Bayesian estimation. No previous experience using R is required. An appendix introduces R, and complete R code is included for almost all computational examples and problems (along with comments and explanations). Noteworthy features of the book are its intuitive approach, presenting ideas with examples from biostatistics, reliability, and other fields; its large number of figures; and its extraordinarily large number of problems (about a third of the pages), ranging from simple drill to presentation of additional topics. Hints and answers are provided for many of the problems. These features make the book ideal for students of statistics at the senior undergraduate and at the beginning graduate levels.

This textbook for a second course in basic statistics for undergraduates or first-year graduate students introduces linear regression models and describes other linear models including Poisson regression, logistic regression, proportional hazards regression, and nonparametric regression. Numerous examples drawn from the news and current events with an emphasis on health issues illustrate these concepts. Assuming only a pre-calculus background, the author keeps equations to a minimum and demonstrates all computations using SAS. Most of the programs and output are displayed in a self-contained way, with an emphasis on the interpretation of the output in terms of how it relates to the motivating example. Plenty of exercises conclude every chapter. All of the datasets and SAS programs are available from the book s Web site, along with other ancillary material.

Optionen, Futures, Swaps, strukturierte Investments - auf den heutigen Finanzmarkten werden eine Fulle so genannter derivativer (abgeleiteter) Finanzinstrumente gehandelt. Deren Bewertung und Risikomanagement sind Gegenstand der modernen Finanzmathematik. Dieses Buch fuhrt an entsprechende Fragestellungen, Denkweisen und Losungskonzepte heran und legt dabei besonderes Augenmerk auf praxisrelevante Aspekte und Modelle. Die algorithmische Umsetzung der Losungskonzepte wird in zahlreichen Beispielen mit dem Software-Paket "UnRisk" illustriert. Dieses wird Dozenten und Studierenden (zeitlich begrenzt) zur Verfugung gestellt und bietet uber die Plattform "Mathematica" eine graphisch ansprechende Oberflache.

Die vorliegende Einfuhrung ist speziell fur Veranstaltungen in Bachelor-Studiengangen konzipiert."

Das Arbeitsbuch f hrt in die Nutzung der Software Statistiklabor ein. Die Funktionalit t wird im ersten Teil detailliert beschrieben, der zweite Teil illustriert Standardauswertungen. Die Software kann kostenfrei unter www.statistiklabor.de heruntergeladen werden. Sie bietet eine interaktive Arbeitsumgebung, um statistische Funktionen und Darstellungsm glichkeiten leicht und intuitiv bearbeiten zu k nnen, und erlaubt einen wesentlich einfacheren Zugang zu der umfangreichen Funktionalit t der Statistik-Programmierumgebung R.

R ist eine objekt-orientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung fur Datenanalyse und Grafik. Ziel dieses Buches ist es, nicht nur ausfuhrlich in die Grundlagen der Sprache R einzufuhren, sondern auch ein Verstandnis der Struktur der Sprache zu vermitteln. Leicht koennen so eigene Methoden umgesetzt, Objektklassen definiert und ganze Pakete aus Funktionen und zugehoeriger Dokumentation zusammengestellt werden. Die enormen Grafikfahigkeiten von R werden detailliert beschrieben. Die dritte Auflage des Buches ist an die vielen Verbesserungen und Neuerungen bis R-2.7.1 angepasst worden und enthalt weitere von Lesern gewunschte Erganzungen. Das Buch richtet sich an alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenenalyse und -visualisierung einsetzen moechten: Studierende, die Daten fur ihre Diplomarbeit analysieren moechten, Forschende, die neue Methoden ausprobieren moechten, und diejenigen, die in der Wirtschaft taglich Daten aufbereiten, analysieren und anderen in komprimierter Form prasentieren.

Written by the author of the lattice system, this book describes lattice in considerable depth, beginning with the essentials and systematically delving into specific low levels details as necessary. No prior experience with lattice is required to read the book, although basic familiarity with R is assumed. The book contains close to 150 figures produced with lattice. Many of the examples emphasize principles of good graphical design; almost all use real data sets that are publicly available in various R packages. All code and figures in the book are also available online, along with supplementary material covering more advanced topics.

Il volume si propone di fornire una prima introduzione alla teoria elementare dei numeri, rivolta agli insegnanti (e ai futuri insegnanti) di matematica. Esso vuole costituire un invito e una preparazione per la lettura di opere piu impegnative di cui c'e gran copia nella letteratura di lingua inglese e (ultimamente grazie proprio a Springer) una buona presenza anche in lingua italiana. Esso si caratterizza per avere una "approccio computazionale" cioe per favorire l'uso di un software (scegliendolo tra i piu diffusi oggi in commercio) ai fini della costruzione di un laboratorio di calcolo.

Complex Analysis with Mathematica offers a new way of learning and teaching a subject that lies at the heart of many areas of pure and applied mathematics, physics, engineering and even art. This book offers teachers and students an opportunity to learn about complex numbers in a state-of-the-art computational environment. The innovative approach also offers insights into many areas too often neglected in a student treatment, including complex chaos and mathematical art. Thus readers can also use the book for self-study and for enrichment. The use of Mathematica enables the author to cover several topics that are often absent from a traditional treatment. Students are also led, optionally, into cubic or quartic equations, investigations of symmetric chaos and advanced conformal mapping. A CD is included which contains a live version of the book: in particular all the Mathematica code enables the user to run computer experiments.

Dynamische Systeme stellen einen unverzichtbaren Bestandteil mathematischer
Modellbildung fur Anwendungen aller Art dar, angefangen von Physik uber Biologie
bis hin zur Informatik. Dieser Band fuhrt in diese Theorie ein und beschreibt Methoden und Dynamiken, wie sie fur eine systematische Modellbildung auch in den Anwendungen notwendig erscheinen. Wesentliche Grundzuge der Theorie werden beispielhaft im ersten Kapitel erlautert. Es schliesst sich eine Einfuhrung in niedrig-dimensionale Dynamiken an (u.a. rationale Funktionen), gefolgt von topologischer Dynamik (z.B. Attraktoren, Entropie und chaotisches Verhalten), differenzierbarer Dynamik (z.B. Liapunoff-Exponenten, Strukturstabilitat und Hyperbolizitat), Ergodentheorie (z.B. Ergodensatze, invariante Masse, Konservativitat) und schliesslich thermodynamischer Formalismus (z.B. Gibbs-Theorie, Zetafunktionen)."

MuPAD ist ein Computeralgebra-System, mit dem nicht nur Problemstellungen der Mathematik sondern auch mathematische Aufgaben in den Natur- und Ingenieurwissenschaften behandelt werden konnen. Das Tutorium fur Einsteiger fuhrt grundlegend in MuPAD ein (ab Version 3.0.). In nachvollziehbaren Schritten werden die wichtigsten Bausteine vorgestellt. Systemfunktionen, Graphik sowie Programmierung konnen Nutzer anhand zahlreicher Beispiele einuben. Zukunftige Anderungen und Erweiterungen werden unter http: //www.mupad.de/doc.html dokumentiert."

This new edition of the successful multi-disciplinary text Statistical Modelling in GLIM takes into account new developments in both statistical software and statistical modelling. Including three new chapters on mixture and random effects models, it provides a comprehensive treatment of the theory of statistical modelling with generalised linear models with an emphasis on applications to practical problems and an expanded discussion of statistical theory. A wide range of case studies is also provided, using the normal, binomial, Poisson, multinomial, gamma, exponential and Weibull distributions. This book is ideal for graduates and research students in applied statistics and a wide range of quantitative disciplines, including biology, medicine and the social sciences. Professional statisticians at all levels will also find it an invaluable desktop companion.

Unter Computeralgebra versteht man den Grenzbereich zwischen Algebra und Informatik, der sich mit Entwurf, Analyse, Implementierung und Anwendung algebraischer Algorithmen befasst. Entsprechend dieser Sichtweise stellt der Autor einige Computeralgebra-Systeme vor und zeigt an Beispielen deren LeistungsfAhigkeit. Grundlegende Techniken, wie etwa das Rechnen mit groAen ganzen Zahlen, werden untersucht. FA1/4r komplexe Fragestellungen wie das Faktorisieren von Polynomen, werden mehrere Algorithmen angeboten, da diese verschiedene StArken haben. HAufig ist der vermeintliche Umweg A1/4ber andere mathematische Strukturen der schnellste Weg. In den ersten Kapiteln werden die nAtigen mathematischen Grundlagen zur VerfA1/4gung gestellt. Die folgenden Kapitel kAnnen dann weitestgehend unabhAngig voneinander gelesen werden. Alle vorgestellten Algorithmen werden begrA1/4ndet und teilweise in einer Pseudoprogrammiersprache dargestellt. Das Buch richtet sich gleichermaAen an Studierende der Mathematik und der Informatik.

Ce livre est une introduction a la theorie de la complexite algebrique basee sur un panorama des methodes algorithmiques en algebre lineaire exacte. Il donne en particulier les principaux algorithmes pour le calcul du polynome caracteristique. Ce livre se remarque par l'etendue des sujets traites tout en restant tres lisible.

This book is a text for a one-semester course for upper-level undergraduates and beginning graduate students in engineering, science, and mathematics. Prerequisites are a first course in the theory of ODEs and a survey course in numerical analysis, in addition to specific programming experience, preferably in MATLAB, and knowledge of elementary matrix theory. Professionals will also find that this useful concise reference contains reviews of technical issues and realistic and detailed examples. The programs for the examples are supplied on the accompanying web site and can serve as templates for solving other problems. Each chapter begins with a discussion of the "facts of life" for the problem, mainly by means of examples. Numerical methods for the problem are then developed, but only those methods most widely used. The treatment of each method is brief and technical issues are minimized, but all the issues important in practice and for understaning the codes are discussed. The last part of each chapter is a tutorial that shows how to solve problems by means of small, but realistic, examples.

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.

Dieses zweibandige Lehrbuch umfasst einen Kanon von Themen, der an vielen Universitaten unter dem Titel "Diskrete Strukturen" fester Bestandteil des Informatik-Grundstudiums geworden ist. Bei der Darstellung wird neben der mathematischen Exaktheit besonderer Wert darauf gelegt, auch das intuitive Verstandnis zu fordern, um so das Verstehen und Einordnen des Stoffs zu erleichtern. Unterstutzt wird dies durch zahlreiche Beispiele und Aufgaben, vorwiegend aus dem Bereich der Informatik. Das Lehrbuch basiert auf Vorlesungen, die seit mehreren Jahren an der Technischen Universitat Munchen gehalten werden.
Themen des zweiten Bandes: Endliche und unendliche Wahrscheinlichkeitsraume, Markov-Ketten, Warteschlangen, Induktive Statistik."

Ce didacticiel explique les bases de l'utilisation du programme MuPAD et donne un apercu de la puissance du systeme. Les principales caracteristiques et les outils de base en sont presentes au cours d'etapes simples. Beaucoup d'exemples et d'exercices illustrent comment utiliser les fonctions, les methodes graphiques, et le langage de programmation du systeme. Ce didactciel se rapporte aux versions 1.4, 2.0 ou ulterieures des MuPAD.

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.

Das Buch befasst sich mit der nichtkooperativen Spieltheorie unter Zuhilfenahme eines Computer-Algebra-Systems (Mathematica). Der Schwerpunkt des Buches liegt bei der Bestimmung von Techniken und Algorithmen fur die Loesung von Zweipersonenspielen und deren Implementierung am Rechner. Die Ideen werden anhand von Standardbeispielen wie das Gefangenendilemma, Krieg der Geschlechter oder Falke-Taube-Spiel illustriert und erklart. Aber auch praktische Probleme, vor allem Inspektionssituationen, werden mittels Spieltheorie modelliert und mit Mathematica geloest. Durch den algorithmischen Ansatz, und durch die enge Verknupfung des Textes mit Mathematica-Notebooks wird dem Leser ein unterhaltsamer und nachvollziehbarer Zugang zu den grundlegenden Prinzipien der nichtkooperativen Spieltheorie geboten. Auf einer begleitenden Diskette befinden sich Mathematica-Notebooks sowie ein Mathematica-Package mit Implementierungen zu allen im Text entwickelten Algorithmen.

MuPAD ist ein Computeralgebra-System, mit dem neben Problemstellungen der Mathematik auch mathematische Aufgaben der Natur- und Ingenieurswissenschaften behandelt werden konnen. MuPAD ist ein wertvolles Hilfsmittel fur Schuler, Studenten, Lehrer und Wissenschaftler. Das MuPAD Tutorium stellt eine elementare Einfuhrung in dieses System dar. Es richtet sich hauptsachlich an Einsteiger in die Computeralgebra. In einfachen Schritten werden die wichtigsten Bausteine des Systems vorgestellt und an Anwendungsbeispielen demonstriert. Die Benutzung von Systemfunktionen, der Graphik sowie die Programmierung MuPAD's wird an zahlreichen Beispielen eingeubt."

Das Buch wendet sich an alle, die empirisch erhobenes Datenmaterial mit ihrem PC statistisch auswerten wollen. Als anwendungsorientierte Einfuhrung ist es so konzipiert, dass es sowohl als Begleitlekture fur Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet ist. Thema ist der Einsatz des Programmsystems "SPSS fur Windows" zur statistischen Datenanalyse, wobei die aktuelle Version 8 zu Grunde gelegt wird. Vorzug des Buches ist, dass am Beispiel einer empirischen Untersuchung die moglichen Anforderungen dargestellt werden, die Form der ausgegebenen Analyseergebnisse erlautert und die Interpretation angegeben wird. Es werden vom Leser keine besonderen Erfahrungen im Umgang mit dem PC oder der Software vorausgesetzt. Ein zuverlassiger Leitfaden zur aktuellen Version 8 von "SPSS fur Windows," sei es unter Windows NT oder in der "kleinen" Windowswelt

Clustering and Classification, Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence are research areas at the intersection of statistics, mathematics, computer science and artificial intelligence. They cover general methods and techniques that can be applied to a vast set of applications such as in business and economics, marketing and finance, engineering, linguistics, archaeology, musicology, biology and medical science. This volume contains the revised versions of selected papers presented during the 11th Biennial IFCS Conference and 33rd Annual Conference of the German Classification Society (Gesellschaft fur Klassifikation - GfKl). The conference was organized in cooperation with the International Federation of Classification Societies (IFCS), and was hosted by Dresden University of Technology, Germany, in March 2009."

This book is a short, focused introduction to Mathematica, the comprehensive software system for doing mathematics. Written for the novice, this engaging book contains an explanation of essential Mathematica commands, as well as the rich Mathematica interface for preparing polished technical documents. Mathematica can be used to graph functions, solve equations, perform statistics tests, and much more. In addition, it incorporates word processing and desktop publishing features for combining mathematical computations with text and graphics, and producing polished, integrated, interactive documents. You can even use it to create documents and graphics for the Web. This book explains everything you need to know to begin using Mathematica to do all these things and more. Written for Mathematica version 3, this book can also be used with earlier versions of the software. Intermediate and advanced users may even find useful information here, especially if they are making the switch to version 3 from an earlier version.

Dieser vierte Band schliesst den Kurs "Hohere Mathematik mit Mathematica" ab. Behandelt wird die komplexe Analysis, also Funktionentheorie, und ihre fur den Praktiker wichtigen Anwendungen, Fourier- und Laplace-Transformation. Wie in den vorangegangenen Banden wird auch hier grosser Wert auf die didaktische Aufarbeitung des Mathematik-Stoffes und seine Realisierung mit Mathematica gelegt."