Statistische Hypothesentests

Bausteine der Künstlichen Intelligenz
 
 
Springer Gabler (Verlag)
  • erscheint ca. am 15. August 2020
 
  • Buch
  • |
  • Softcover
  • |
  • XIV, 58 Seiten
978-3-658-30590-1 (ISBN)
 

Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.

1. Aufl. 2020
  • Deutsch
  • Wiesbaden
  • |
  • Deutschland
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
  • 7 farbige Abbildungen, 10 s/w Abbildungen
  • |
  • 10 schwarz-weiße und 7 farbige Abbildungen, Bibliographie
  • Höhe: 210 mm
  • |
  • Breite: 148 mm
978-3-658-30590-1 (9783658305901)
10.1007/978-3-658-30591-8
weitere Ausgaben werden ermittelt
Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er berät mittelständische Unternehmen mit den Schwerpunkten IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.
Grundlagen der Stichprobentheorie.- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests.- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis.- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz.
Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.
Der Inhalt

- Grundlagen der Stichprobentheorie
- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests
- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis
- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz

Die Zielgruppen

- Studierende wirtschaftlicher, technischer und naturwissenschaftlicher Studiengänge
- Statistiker und Praktiker aus der Wirtschaft, Technik und Naturwissenschaft

Der Autor

Prof. Dr. Siegfried Weinmann lehrt Mathematik, Statistik und Entscheidungstheorie in Masterstudiengängen der FOM Hochschule für Ökonomie und Management und der Universität Hohenheim. Davor war er an der Hochschule Liechtenstein mit Stationen an Universitäten in London, Prag und Wien. Er unterstützt mittelständische Unternehmen in den Bereichen IT-Management, Entscheidungsanalyse und Prozessoptimierung und war als Softwareentwickler für verschiedene Großunternehmen tätig.

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