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Data Analysis [electronic resource] : Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers / by Siegmund Brandt.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoFecha de copyright: Cham : : Springer International Publishing : : Imprint: Springer,, 2014Editor: 2014Edición: Cuarta edicionDescripción: 1 recurso en línea (XX, 523 p.) : 134 illusTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9783319037622
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 530.15 B821 23
Recursos en línea:
Contenidos:
Introduction -- Probabilities -- Random Variables: Distributions -- Computer-Generated Random Numbers: The Monte Carlo Method -- Some Important Distributions and Theorems -- Samples -- The Method of Maximum Likelihood -- Testing Statistical Hypotheses -- The Method of Least Squares -- Function Minimization -- Analysis of Variance -- Linear and Polynomial Regression -- Time-Series Analysis -- A) Matrix Calculations -- B) Combinatorics -- C) Formulas and Methods for the Computation of Statistical Functions -- D) The Gamma Function and Related Functions: Methods and Programs for their Computation -- E) Utility Programs -- F) The Graphics Class DatanGraphics -- G) Problems, Hints and Solutions and Programming Problems -- H) Collection of Formulas -- I) Statistical Formulas -- List of Computer Programs.
Resumen: presenta una introducción integral a los métodos estadísticos y numéricos para la evaluación de datos empíricos y experimentales. Se da igual peso a la teoría estadística y a los problemas prácticos. El tratamiento matemático conciso del tema se ilustra en muchos ejemplos y para la presente edición se ha desarrollado una biblioteca de programas Java. Comprende métodos de análisis numérico de datos y representación gráfica, así como muchos programas de ejemplo y soluciones a problemas de programación.El libro está concebido como una introducción y como una obra de referencia. En particular, se dirige a estudiantes, científicos y profesionales de la ciencia y la ingeniería como ayuda en el análisis de sus datos en cursos de laboratorio, en trabajos de licenciatura o maestría, en trabajos de tesis y en trabajos de investigación y profesionales.
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libros electrónicos Libros electrónicos Institución Universitaria Mayor de Cartagena - Sede Centro 530.15 B821 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

Incluye referencias bibliográficas e índice.

Introduction -- Probabilities -- Random Variables: Distributions -- Computer-Generated Random Numbers: The Monte Carlo Method -- Some Important Distributions and Theorems -- Samples -- The Method of Maximum Likelihood -- Testing Statistical Hypotheses -- The Method of Least Squares -- Function Minimization -- Analysis of Variance -- Linear and Polynomial Regression -- Time-Series Analysis -- A) Matrix Calculations -- B) Combinatorics -- C) Formulas and Methods for the Computation of Statistical Functions -- D) The Gamma Function and Related Functions: Methods and Programs for their Computation -- E) Utility Programs -- F) The Graphics Class DatanGraphics -- G) Problems, Hints and Solutions and Programming Problems -- H) Collection of Formulas -- I) Statistical Formulas -- List of Computer Programs.

presenta una introducción integral a los métodos estadísticos y numéricos para la evaluación de datos empíricos y experimentales. Se da igual peso a la teoría estadística y a los problemas prácticos. El tratamiento matemático conciso del tema se ilustra en muchos ejemplos y para la presente edición se ha desarrollado una biblioteca de programas Java. Comprende métodos de análisis numérico de datos y representación gráfica, así como muchos programas de ejemplo y soluciones a problemas de programación.El libro está concebido como una introducción y como una obra de referencia. En particular, se dirige a estudiantes, científicos y profesionales de la ciencia y la ingeniería como ayuda en el análisis de sus datos en cursos de laboratorio, en trabajos de licenciatura o maestría, en trabajos de tesis y en trabajos de investigación y profesionales.

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