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Il libro contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di Statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come le tecniche di simulazione Monte Carlo, i metodi di inferenza statistica, di best fit e di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono l’analisi dei dati e le tecniche di simulazione. In questa edizione, completamente rivista e corretta, sono stati aggiunti alcuni importanti argomenti sul test d’ipotesi (a cui è stato dedicato un capitolo interamente nuovo) e sul trattamento degli errori sistematici. Per la prima volta è stato adottato il software R, con una ricca libreria di programmi originali accessibile al lettore.
Statistics. --- Measurement. --- Measuring instruments. --- Probabilities. --- Stochastic processes. --- Computer science—Mathematics. --- Mathematical statistics. --- Statistics in Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences. --- Measurement Science and Instrumentation. --- Probability Theory. --- Stochastic Processes. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Random processes --- Probabilities --- Probability --- Statistical inference --- Combinations --- Mathematics --- Chance --- Least squares --- Mathematical statistics --- Risk --- Instruments, Measuring --- Measurement --- Measuring tools --- Scientific apparatus and instruments --- Measuring --- Mensuration --- Technology --- Metrology --- Physical measurements --- Statistical analysis --- Statistical data --- Statistical methods --- Statistical science --- Econometrics --- Statistics, Mathematical --- Statistics --- Sampling (Statistics) --- Instruments --- Estadística matemàtica --- Probabilitats --- Mètodes de simulació
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Mathematical statistics. --- R (Computer program language) --- Estadística matemàtica --- R (Llenguatge de programació) --- GNU-S (Computer program language) --- Domain-specific programming languages --- Mathematics --- Statistical inference --- Statistics, Mathematical --- Statistics --- Probabilities --- Sampling (Statistics) --- GNU-S (Llenguatge de programació) --- Llenguatges de programació --- Estadística descriptiva --- Inferència estadística --- Matemàtica estadística --- Mètodes estadístics --- Estadística --- Anàlisi d'error (Matemàtica) --- Anàlisi de regressió --- Anàlisi de sèries temporals --- Anàlisi de variància --- Anàlisi multivariable --- Anàlisi seqüencial --- Astronomia estadística --- Correlació (Estadística) --- Dependència (Estadística) --- Estadística no paramètrica --- Estadística robusta --- Física estadística --- Mètode dels moments (Estadística) --- Models lineals (Estadística) --- Models no lineals (Estadística) --- Teoria de l'estimació --- Teoria de la predicció --- Tests d'hipòtesi (Estadística) --- Biometria --- Mostreig (Estadística) --- Statistical methods
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Il libro contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di Statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come le tecniche di simulazione Monte Carlo, i metodi di inferenza statistica, di best fit e di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono l'analisi dei dati e le tecniche di simulazione. In questa edizione, completamente rivista e corretta, sono stati aggiunti alcuni importanti argomenti sul test d'ipotesi (a cui è stato dedicato un capitolo interamente nuovo) e sul trattamento degli errori sistematici. Per la prima volta è stato adottato il software R, con una ricca libreria di programmi originali accessibile al lettore.
Statistical science --- Operational research. Game theory --- Mathematical statistics --- Probability theory --- Measuring methods in physics --- Chemical technology --- meetmethoden --- waarschijnlijkheidstheorie --- stochastische analyse --- meettechniek --- statistiek --- informatietechnologie --- kansrekening
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This book presents in a compact form the program carried out in introductory statistics courses and discusses some essential topics for research activity, such as Monte Carlo simulation techniques, methods of statistical inference, best fit and analysis of laboratory data. All themes are developed starting from fundamentals, highlighting their applicative aspects, up to the detailed description of several cases particularly relevant for technical and scientific research. The text is dedicated to university students in scientific fields and to all researchers who have to solve practical problems by applying data analysis and simulation procedures. The R software is adopted throughout the book, with a rich library of original programs accessible to the readers through a website.
Statistical science --- Probability theory --- waarschijnlijkheidstheorie --- statistiek
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Il volume contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come ad esempio i metodi di simulazione Monte Carlo, le procedure di minimizzazione e le tecniche di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Numerosi esempi ed esercizi risolti valorizzano l'opera ed aiutano il lettore nella comprensione dei punti più difficili ed importanti. Come ulteriore supporto, questa terza edizione contiene molti programmi applicativi scritti col software libero Scilab, scaricabili dal sito web creato dagli autori. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono aspetti statistici e di simulazione.
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Il volume contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come ad esempio i metodi di simulazione Monte Carlo, le procedure di minimizzazione e le tecniche di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Numerosi esempi ed esercizi risolti valorizzano l'opera ed aiutano il lettore nella comprensione dei punti più difficili ed importanti. Come ulteriore supporto, questa seconda edizione contiene molti programmi applicativi scritti col software libero Scilab, scaricabili dal sito web creato dagli autori. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono aspetti statistici e di simulazione. Per i programmi in Scilab e per il materiale ausiliario si veda: http://www.mi.imati.cnr.it/~marco/springer/index.html
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Statistical science --- Operational research. Game theory --- Mathematical statistics --- Probability theory --- Measuring methods in physics --- Chemical technology --- meetmethoden --- waarschijnlijkheidstheorie --- stochastische analyse --- meettechniek --- statistiek --- informatietechnologie --- kansrekening
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