Praxisnah und gut lesbar geschrieben, vermittelt dieses Werk einen Einblick in die Wissenschaft, die sich mit Zufallserscheinungen befasst. Der Leser lernt die âMathematik des Zufallsâ kennen und verstehen. In der vorliegenden überarbeiteten und durch Aufnahme von zwei Kapiteln zur Statistik erweiterten dritten Auflage werden gründlich u. a. folgende zentrale Themen behandelt: Deskriptive Statistik: Historische Entwicklung, Erhebung und Aufbereitung von Daten (Lage- und Streuungsparameter), Lineare Regression und Korrelation Genese der Wahrscheinlichkeitstheorie mit ihren faszinierenden Beispielen aus dem 17. Jahrhundert Axiomatischer Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie im 20. Jahrhundert Grundbegriffe der Kombinatorik Simulation von Zufallsexperimenten Diskrete Zufallsvariable Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume Stetige Verteilungsfunktionen Induktive Statistik: Schätztheorie, Testtheorie (ein- und zweiseitige Tests, Gütefunktionen), Konfidenzintervalle Besonderer Wert wird auf das Modellieren gelegt, d. h. auf die Kompetenz, Sachverhalte der Alltagswirklichkeit in mathematische Modelle zu übertragen. Beispiele und Ãbungsaufgaben â für das Verstehen von Mathematik von eminenter Bedeutung â nehmen in diesem Buch einen breiten Raum ein. Im Anhang sind Lösungen angegeben. Das Buch wendet sich an Lehramts-Studierende, die Mathematik als eines ihrer Fächer haben, an Studierende in den Bachelor- und Masterstudiengängen und an Lehrende mit dem Fach Mathematik.
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Praxisnah und gut lesbar geschrieben, vermittelt dieses Werk einen Einblick in die Wissenschaft, die sich mit Zufallserscheinungen befasst. Der Leser lernt die âMathematik des Zufallsâ kennen und verstehen. In der vorliegenden überarbeiteten und durch Aufnahme von zwei Kapiteln zur Statistik erweiterten dritten Auflage werden gründlich u. a. folgende zentrale Themen behandelt: Deskriptive Statistik: Historische Entwicklung, Erhebung und Aufbereitung von Daten (Lage- und Streuungsparameter), Lineare Regression und Korrelation Genese der Wahrscheinlichkeitstheorie mit ihren faszinierenden Beispielen aus dem 17. Jahrhundert Axiomatischer Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie im 20. Jahrhundert Grundbegriffe der Kombinatorik Simulation von Zufallsexperimenten Diskrete Zufallsvariable Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume Stetige Verteilungsfunktionen Induktive Statistik: Schätztheorie, Testtheorie (ein- und zweiseitige Tests, Gütefunktionen), Konfidenzintervalle Besonderer Wert wird auf das Modellieren gelegt, d. h. auf die Kompetenz, Sachverhalte der Alltagswirklichkeit in mathematische Modelle zu übertragen. Beispiele und Ãbungsaufgaben â für das Verstehen von Mathematik von eminenter Bedeutung â nehmen in diesem Buch einen breiten Raum ein. Im Anhang sind Lösungen angegeben. Das Buch wendet sich an Lehramts-Studierende, die Mathematik als eines ihrer Fächer haben, an Studierende in den Bachelor- und Masterstudiengängen und an Lehrende mit dem Fach Mathematik.
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General | |
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Size | 3 |
Brand | Springer Berlin Heidelberg |
Material | eBook |
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