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Statistische Datenanalyse für Physiker
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Aufwändige Experimente, große Datenmengen und zunehmende Rechenleistung moderner Computer haben die statistische Datenanalyse zu einem wichtigen Instrument in der physikalischen Forschung gemacht.Dieses Buch bietet Physikern vom Bachelor bis zur Promotion (und danach) eine kompakte, aber fundierte Darstellung der von ihnen benötigten statistischen Methoden. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, den LeserInnen anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen sowie der resultierenden Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln.Nach einer Ein...
Aufwändige Experimente, große Datenmengen und zunehmende Rechenleistung moderner Computer haben die statistische Datenanalyse zu einem wichtigen Instrument in der physikalischen Forschung gemacht.
Dieses Buch bietet Physikern vom Bachelor bis zur Promotion (und danach) eine kompakte, aber fundierte Darstellung der von ihnen benötigten statistischen Methoden. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, den LeserInnen anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen sowie der resultierenden Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln.
Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren.
Das Werk eignet sich auch als Einstiegslektüre für die Verwendung von statistischer Datenanalyse in anderen Naturwissenschaften.
Dieses Buch bietet Physikern vom Bachelor bis zur Promotion (und danach) eine kompakte, aber fundierte Darstellung der von ihnen benötigten statistischen Methoden. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, den LeserInnen anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen sowie der resultierenden Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln.
Nach einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die gängigen statistischen Methoden und Verfahren der Datenanalyse vorgestellt: das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung, sehr detailliert die Parameterschätzung, die Entfaltung verzerrter Daten sowie Hypothesen- und Gütetests, Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren.
Das Werk eignet sich auch als Einstiegslektüre für die Verwendung von statistischer Datenanalyse in anderen Naturwissenschaften.