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Ein Klassiker mit hoher Verbreitung in der Praxis. Die
Zusammenstellung der fur die Praxis der mathematisch-statistischen
Arbeiten wichtigen Verfahren mit ihren Grundlagen, den benotigten
Formeln und den erforderlichen Tabellen oder Nomogrammen ist
einmalig. Der Verzicht auf Beweise und Ableitungen gelingt, weil
durchgerechnete Beispiele die wesentlichsten Methoden anschaulich
erlautern.
Ein Klassiker mit hoher Verbreitung in der Praxis. Die
Zusammenstellung der fur die Praxis der mathematisch-statistischen
Arbeiten wichtigen Verfahren mit ihren Grundlagen, den benotigten
Formeln und den erforderlichen Tabellen oder Nomogrammen ist
einmalig. Der Verzicht auf Beweise und Ableitungen gelingt, weil
durchgerechnete Beispiele die wesentlichsten Methoden anschaulich
erlautern.
VI Ein Beispiel fur viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt," sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen." Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, dass mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermassen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls ( ) ist bei dieser Sachlage bewiesen, dass sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muss man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewahlte zweckmassige Anordnung der Stichworte liess sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie fruher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erlautert. Man kann daruber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehoren. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den fruheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren."
statistischer Gedankengange vermieden werden. Dabei spielt es keine Rolle, wenn der Statistiker mit seiner SchluBweise sehr vorsichtig ist, denn auch ein Urteil, das zuniichst noch nicht genugend gesichert ist, wird sich, sofern es richtig ist, bei weiteren Untersuchungen immer als gesichert herausstellen. Die statistische Auswertung kann also trotz ihrer vorsichtigen Bewertungsweise niemals eine fortschrittliche Ent- wicklung aufhalten, sondern sie hochstens etwas verlangsamen, wobei aber - und das ist das groBe Plus - schwere Fehlentscheidungen ver- mieden werden. Daruber hinaus vermittelt die statistische SchluBweise Erkenntnisse und Moglichkeiten (etwa bei der laufenden Qualitiits- uberwachung, den Kontrollkarten u. a. ), die nur durch sie alleingeliefert werden konnen und die bei Toleranzen, Liefer- und Abnahmebedin- gungen, Normen usw. ihre fruchtbarste Anwendung finden. Dem Springer-Verlag danken wir fur aIle seine Muhe und fur sein verstiindnisvolles Eingehen auf aIle unsere Wunsche. Dusseldorf und Rheydt-Odenkirchen, im Februar 1952 Ulrich Graf Hans-Joachim Henning Inhaltsverzeichnis Seite A. Einleitung 1 B. Statistiscbe Grundbegrifle 2 l. Grundgesamtheit, Stichprobe und Zufallsauswahl 2 Beispiell. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (italienische Grege vom Titer 20/22 den) (I) . . . . . . . . . . . . 5 2. Mittelwert, mittlere quadratische Abweichung und Streuung 6 Beispiel 2. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (II). 6 Beispiel 3. Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (I) 6 Beispiel 4. Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (II) . 7 Beispiel 5. Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (III) 8 Beispiel 6. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (III) . 9 Beispiel 7. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (IV) 10 Beispiel 8. Festigkeitsmessung an einem Seidengarn (V) . . . 12 3. Haufigkeitspolygon, Staffelbild und Summenlinie . . . . . .
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