Berthold Heinrich stellt die mathematischen und zeichnerischen Grundlagen fur die Darstellung von Objekten im Raum auf kariertem Papier vor. Dabei prasentiert er auch die Nutzung von Software. In der Schule wird oft kariertes Papier als Raster zur Darstellung von Flachen und Koerpern genutzt. Allerdings werden, selbst in einigen Druckwerken, z.B. die entstehenden Ellipsen und Winkelboegen ungenau gezeichnet oder eine Kugelkontur falsch als Kreis dargestellt. Im vorliegenden Essential werden die korrekten Verfahren sowohl theoretisch als auch an konkreten Beispielen vorgestellt und koennen meist direkt umgesetzt werden. Einige aufwandigere Ablaufe stellt der Autor anschaulich an Beispielen dar.

This textbook introduces the vast array of features and powerful mathematical functions of Mathematica using a multitude of clearly presented examples and worked-out problems. Each section starts with a description of a new topic and some basic examples. The author then demonstrates the use of new commands through three categories of problems - the first category highlights those essential parts of the text that demonstrate the use of new commands in Mathematica whilst solving each problem presented; - the second comprises problems that further demonstrate the use of commands previously introduced to tackle different situations; and - the third presents more challenging problems for further study. The intention is to enable the reader to learn from the codes, thus avoiding long and exhausting explanations. While based on a computer algebra course taught to undergraduate students of mathematics, science, engineering and finance, the book also includes chapters on calculus and solving equations, and graphics, thus covering all the basic topics in Mathematica. With its strong focus upon programming and problem solving, and an emphasis on using numerical problems that do not need any particular background in mathematics, this book is also ideal for self-study and as an introduction to researchers who wish to use Mathematica as a computational tool. This new edition has been extensively revised and updated, and includes new chapters with problems and worked examples.

Wie koennen grosse und kleine Datenmengen aus Beobachtungen, Messungen, Befragungen, Untersuchungen, Analysen etc. verwaltet, aufbereitet, komprimiert, mit Kennzahlen erklart und wirksam grafisch dargestellt werden? Wie kann man dazu Hypothesen prufen, Zusammenhange aufdecken, Abhangigkeiten finden? Dieses Buch zeigt Ihnen, wie die grundlegenden Methoden der Statistik recht einfach mit Excel umsetzbar sind. Es wurden in einheitlicher, sehr verstandlicher Methodik die grundlegenden statistischen Verfahren sowohl der beschreibenden als auch der beurteilenden Statistik zusammengestellt. Umfangreiche Beispiele, didaktisch aufbereitet und stets ausfuhrlich mit Excel umgesetzt, bieten eine umfassende Hilfe fur den Umgang mit Datenmengen. Alle Beispiele stehen online fur individuelle UEbungen bereit.

Der Leser wird von der Untersuchung und Darstellung empirisch vorgefundener Daten bis zu Planung und Auswertung eigener statistischer Versuchsplane durch dieses Buch begleitet. Es wird dabei ganz bewusst auf praktisch relevante und bewahrte Methoden Bezug genommen und auf weiterfuhrende wissenschaftliche Beschreibungen verzichtet. Praktisch relevante Methoden werden im Zusammenhang dargestellt."

Now in its third edition, this outstanding textbook explains everything you need to get started using MATLAB (R). It contains concise explanations of essential MATLAB commands, as well as easily understood instructions for using MATLAB's programming features, graphical capabilities, simulation models, and rich desktop interface. MATLAB 8 and its new user interface is treated extensively in the book. New features in this edition include: a complete treatment of MATLAB's publish feature; new material on MATLAB graphics, enabling the user to master quickly the various symbolic and numerical plotting routines; and a robust presentation of MuPAD (R) and how to use it as a stand-alone platform. The authors have also updated the text throughout, reworking examples and exploring new applications. The book is essential reading for beginners, occasional users and experienced users wishing to brush up their skills. Further resources are available from the authors' website at www-math.umd.edu/schol/a-guide-to-matlab.html.

Dieser Band mit Beitragen aus der nationalen und internationalen Forschung zum 60. Geburtstag von Prof. Dr. Rolf Biehler (Universitat Paderborn) prasentiert 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 Verstandnis des Begriffs Werkzeug (engl. tools ). Die Themen decken das komplette Spektrum der Mathematikdidaktik auf allen Schulstufen sowie auf dem tertiaren Sektor ab. Es gibt Beitrage 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.

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This revised and updated edition focuses on constrained ordination (RDA, CCA), variation partitioning and the use of permutation tests of statistical hypotheses about multivariate data. Both classification and modern regression methods (GLM, GAM, loess) are reviewed and species functional traits and spatial structures analysed. Nine case studies of varying difficulty help to illustrate the suggested analytical methods, using the latest version of Canoco 5. All studies utilise descriptive and manipulative approaches, and are supported by data sets and project files available from the book website: http: //regent.prf.jcu.cz/maed2/. Written primarily for community ecologists needing to analyse data resulting from field observations and experiments, this book is a valuable resource to students and researchers dealing with both simple and complex ecological problems, such as the variation of biotic communities with environmental conditions or their response to experimental manipulation

"MATLAB for Neuroscientists" serves as the only complete study manual and teaching resource for MATLAB, the globally accepted standard for scientific computing, in the neurosciences and psychology. This unique introduction can be used to learn the entire empirical and experimental process (including stimulus generation, experimental control, data collection, data analysis, modeling, and more), and the 2nd Edition continues to ensure that a wide variety of computational problems can be addressed in a single programming environment.

This updated edition features additional material on the creation of visual stimuli, advanced psychophysics, analysis of LFP data, choice probabilities, synchrony, and advanced spectral analysis. Users at a variety of levels-advanced undergraduates, beginning graduate students, and researchers looking to modernize their skills-will learn to design and implement their own analytical tools, and gain the fluency required to meet the computational needs of neuroscience practitioners.
The first complete volume on MATLAB focusing on neuroscience and psychology applicationsProblem-based approach with many examples from neuroscience and cognitive psychology using real dataIllustrated in full color throughout Careful tutorial approach, by authors who are award-winning educators with strong teaching experience

Das UEbungsbuch stellt eine ausgesuchte Sammlung von Problemstellungen und Loesungen bereit, die durch eine Formelsammlung mit den wichtigsten im Buch verwendeten Formeln abgerundet wird. Zusatzlich wird ein umfangreiches Set von Programmen in R zur Verfugung gestellt, die zur Aufgabenstellung und Loesung geschrieben wurden. Der Anhang des Buches beinhaltet daher auch eine kurze Einfuhrung in die Statistik-Software R. Der Inhalt, Organisation inklusive Kapitelaufteilung orientiert sich an dem bei Springer erschienenem Werk "Statistik fur Bachelor- und Masterstudenten: Eine Einfuhrung fur Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler"

Computeralgebra-Systeme spielen in Zukunft im Mathematikunterricht der Sekundarstufe II eine wichtige Rolle. Dieses Buch ist auf den Schulstoff der Sekundarstufe II ausgerichtet und richtet sich an Lehramtsstudenten und interessierte Lehrer, die sich in das Programm DERIVE einarbeiten mochten, um es dann im Unterricht, insbesondere in Leistungskursen Mathematik, zu verwenden."

Si tratta di un'opera introduttiva al campionamento da popolazioni finite. Si ritiene che un'opera su questo argomento sia adatta alle lauree triennali, ma contiene anche una parte di materiale avanzato da utilizzare per lauree specialistiche. L'opera e ricca di esempi, ed e accessibile anche a chi abbia seguito un corso elementare di statistica e probabilita, del tipo di quelli impartiti in lauree triennali di economia. Il volume e adatto non solo a studenti di corsi di laurea in statistica, ma anche a studenti di altre facolta che vogliano usare i metodi di campionamento con taglio elementare e applicativo senza rinunciare ad un modicum di teoria."

Anlasslich des 25jahrigen Jubilaums des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) in Heidelberg geben die Autoren einen Uberblick uber Institutionen und Organisationsformen der Krebsforschung in Deutschland, speziell der Vorgeschichte und Geschichte des DKFZ seit Anfang des 20. Jahrhunderts."

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.

Discover what you can do with R! Introducing the R system, covering standard regression methods, then tackling more advanced topics, this book guides users through the practical, powerful tools that the R system provides. The emphasis is on hands-on analysis, graphical display, and interpretation of data. The many worked examples, from real-world research, are accompanied by commentary on what is done and why. The companion website has code and datasets, allowing readers to reproduce all analyses, along with solutions to selected exercises and updates. Assuming basic statistical knowledge and some experience with data analysis (but not R), the book is ideal for research scientists, final-year undergraduate or graduate-level students of applied statistics, and practising statisticians. It is both for learning and for reference. This third edition expands upon topics such as Bayesian inference for regression, errors in variables, generalized linear mixed models, and random forests.

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."

Why learn R? Because it's rapidly becoming the standard for developing statistical software. R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics. The author introduces you to the R environment, including the R graphical user interface and console, and takes you through the fundamentals of the object-oriented R language. Then, through a variety of practical examples from medicine, business, and sports, you'll learn how you can use this remarkable tool to solve your own data analysis problems. * Understand the basics of the language, including the nature of R objects * Learn how to write R functions and build your own packages * Work with data through visualization, statistical analysis, and other methods * Explore the wealth of packages contributed by the R community * Become familiar with the lattice graphics package for high-level data visualization * Learn about bioinformatics packages provided by Bioconductor "I am excited about this book.R in a Nutshell is a great introduction to R, as well as a comprehensive reference for using R in data analytics and visualization. Adler provides 'real world' examples, practical advice, and scripts, making it accessible to anyone working with data, not just professional statisticians." --Martin Schultz, Arthur K. Watson Professor of Computer Science, Yale University

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.

Computeralgebra- Systeme wie MAPLE gehoeren heute zum Alltag aller, die Mathematik in Schule, Wirtschaft und Hochschule anwenden. Gleichzeitig bieten sie die Moeglichkeit, in ganz anderer Weise Beispiele zu untersuchen und zu veranschaulichen, als dies mit Bleistift und Papier moeglich ist. Neben einer Einfuhrung in MAPLE hat dieses Buch zum Ziel, durch die Behandlung von Beispielen den Stoff des ersten Studienjahres, wie er in den Vorlesungen zur Analysis und Linearen Algebra behandelt wird, zu vertiefen und zu veranschaulichen. Es besteht aus Aufgaben mit Erlauterungen, anhand derer der Leser den Stoff eigenstandig durcharbeiten soll. Mathematische Anwendersysteme als berufsbildende Kompetenz in der Bachelor-Ausbildung: Das Buch eignet sich fur ein Modul aufbauend auf den Grundvorlesungen Analysis und Lineare Algebra. Materialien zu diesem Buch fur das E-Learning System OKUSON werden fur Dozenten unter OnlinePLUS bereitgestellt.

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.

Multilevel Modeling: Applications in STATA (R), IBM (R) SPSS (R), SAS (R), R & HLM (TM) provides a gentle, hands-on illustration of the most common types of multilevel modeling software, offering instructors multiple software resources for their students and an applications-based foundation for teaching multilevel modeling in the social sciences. Author G. David Garson's step-by-step instructions for software walk readers through each package. The instructions for the different platforms allow students to get a running start using the package with which they are most familiar while the instructor can start teaching the concepts of multilevel modeling right away. Instructors will find this text serves as both a comprehensive resource for their students and a foundation for their teaching alike.

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)."