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."

Based on their extensive experience with teaching R and statistics to applied scientists, the authors provide a beginner's guide to R. To avoid the difficulty of teaching R and statistics at the same time, statistical methods are kept to a minimum. The text covers how to download and install R, import and manage data, elementary plotting, an introduction to functions, advanced plotting, and common beginner mistakes. This book contains everything you need to know to get started with R.

"Its biggest advantage is that it aims only to teach R...It organizes R commands very efficiently, with much teaching guidance included. I would describe this book as being handy--it's the kind of book that you want to keep in your jacket pocket or backpack all the time, ready for use, like a Swiss Army knife." (Loveday Conquest, University of Washington)

"Whilst several books focus on learning statistics in R..., the authors of this book fill a gap in the market by focusing on learning R whilst almost completely avoiding any statistical jargon...The fact that the authors have very extensive experience of teaching R to absolute beginners shines throughout." (Mark Mainwaring, Lancaster University)

"Exactly what is needed...This is great, nice work. I love the ecological/biological examples; they will be an enormous help." (Andrew J. Tyne, University of Nebraska-Lincoln)

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."

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.

Providing a detailed and pedagogical account of the rapidly-growing field of computational statistical physics, this book covers both the theoretical foundations of equilibrium and non-equilibrium statistical physics, and also modern, computational applications such as percolation, random walks, magnetic systems, machine learning dynamics, and spreading processes on complex networks. A detailed discussion of molecular dynamics simulations is also included, a topic of great importance in biophysics and physical chemistry. The accessible and self-contained approach adopted by the authors makes this book suitable for teaching courses at graduate level, and numerous worked examples and end of chapter problems allow students to test their progress and understanding.

Applied Business Statistics for Business and Management using Microsoft Excel is the first book to illustrate the capabilities of Microsoft Excel to teach applied statistics effectively. It is a step-by-step exercise-driven guide for students and practitioners who need to master Excel to solve practical statistical problems in industry. If understanding statistics isn't your strongest suit, you are not especially mathematically-inclined, or if you are wary of computers, this is the right book for you. Excel, a widely available computer program for students and managers, is also an effective teaching and learning tool for quantitative analyses in statistics courses. Its powerful computational ability and graphical functions make learning statistics much easier than in years past. However, Applied Business Statistics for Business and Management capitalizes on these improvements by teaching students and practitioners how to apply Excel to statistical techniques necessary in their courses and workplace. Each chapter explains statistical formulas and directs the reader to use Excel commands to solve specific, easy-to-understand business problems. Practice problems are provided at the end of each chapter with their solutions.

Statistical methods are a key tool for all scientists working with data, but learning the basics continues to challenge successive generations of students. This accessible textbook provides an up-to-date introduction to the classical techniques and modern extensions of linear model analysis-one of the most useful approaches for investigating scientific data in the life and environmental sciences. While some of the foundational analyses (e.g. t tests, regression, ANOVA) are as useful now as ever, best practice moves on and there are many new general developments that offer great potential. The book emphasizes an estimation-based approach that takes account of recent criticisms of over-use of probability values and introduces the alternative approach that uses information criteria. This new edition includes the latest advances in R and related software and has been thoroughly "road-tested" over the last decade to create a proven textbook that teaches linear and generalized linear model analysis to students of ecology, evolution, and environmental studies (including worked analyses of data sets relevant to all three disciplines). While R is used throughout, the focus remains firmly on statistical analysis. The New Statistics with R is suitable for senior undergraduate and graduate students, professional researchers, and practitioners in the fields of ecology, evolution and environmental studies.

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.

Designed for engineers, mathematicians, computer scientists, financial analysts, and anyone interested in using numerical linear algebra, matrix theory, and game theory concepts to maximize efficiency in solving applied problems. The book emphasizes the solution of various types of linear programming problems by using different types of software, but includes the necessary definitions and theorems to master theoretical aspects of the topics presented. Features: Emphasizes the solution of various types of linear programming problems by using different kinds of software, e.g., MS-Excel, solutions of LPPs by Mathematica, MATLAB, WinQSB, and LINDO Provides definitions, theorems, and procedures for solving problems and all cases related to various linear programming topics Includes numerous application examples and exercises, e.g., transportation, assignment, and maximization Presents numerous topics that can be used to solve problems involving systems of linear equations, matrices, vectors, game theory, simplex method, and more.

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.

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

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 . . . . . . .