By Daniel Bättig

ISBN-10: 3662433931

ISBN-13: 9783662433935

ISBN-10: 366243394X

ISBN-13: 9783662433942

​Angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem laptop helfen, nicht direkt messbare Grössen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Grössen zu berechnen. Wie dabei vorgegangen werden kann, von der systematischen Sammlung von Daten, von der Frage wie Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden kann, bis hin zu Regressionsmodellen, spannt das Buch den Bogen. Durch seinen systematischen Aufbau mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seine in vielen Kursen erprobte Didaktik ist das Buch excellent für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.

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In einem zweiten Schritt wird man die Auswirkung von B erfassen, indem man Messungen bei festgelegten Niveaus von A und C (Niveau von A bei festgestelltem „bestem“ Niveau) durchführt: A − − B C − + + + Nummer Versuch   Grösse X x x Aus dem Vergleich der Werte x  und x  wird man das „beste“ Niveau von B bestimmen (beispielsweise bei B = +). Schlussendlich wird man noch den Faktor C optimieren (Ni3 Haben viele Faktoren entscheidenden Einfluss auf die Messgrösse, erlauben Techniken aus der Versuchsplanung, wie teilfaktorielle Pläne, den Aufwand der Datensammlung effizient und möglichst klein zu halten.

Dabei werden aufgetragene Farbschichten durch einen Laserstrahl entfernt. Wichtig ist es, eine möglichst kontrastreiche Markierung zu erhalten. Ein Ursache-Wirkungsdiagramm für die Zielgrösse „Kontrast“ erstellt sich wie folgt: In einem ersten Schritt wird die Zielgrösse in einem Kasten notiert, links davon wird ein langer breiter Pfeil gezeichnet: Kontrast Im zweiten Schritt werden die wenigen Hauptfaktoren, welche auf die Messgrösse wirken, in Kästchen notiert. Sie bilden zusammen mit Pfeilen Äste des Ursache-WirkungsDiagramms.

Faktoren, die während Versuchen nicht kontrolliert eingestellt sind, bezeichnet man auch als Kovariablen (engl. covariate oder covariable). Die Nomenklatur illustriert Abb. 2. Um aussagekräftige und vertrauenswürdige Resultate zu erhalten, die für andere Personen nachvollziehbar sind, ist es wünschenswert, sich ein gutes Bild der Faktoren zu erarbeiten und die Werte der Faktoren zu kontrollieren. 8 (Mondholz) Verschiedene Personengruppen denken, dass Holz, das während Vollmondphasen geschlagen wird, sehr gute Holzqualitäten besitzt.

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Angewandte Datenanalyse: Der Bayes'sche Weg by Daniel Bättig


by Christopher
4.4

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