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Statistische Hypothesentests: Bausteine Der Künstlichen Intelligenz » książka

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Kategorie szczegółowe BISAC

Statistische Hypothesentests: Bausteine Der Künstlichen Intelligenz

ISBN-13: 9783658305901 / Niemiecki / Miękka / 2020 / 58 str.

Siegfried Weinmann
Statistische Hypothesentests: Bausteine Der Künstlichen Intelligenz Weinmann, Siegfried 9783658305901 Springer Gabler - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Statistische Hypothesentests: Bausteine Der Künstlichen Intelligenz

ISBN-13: 9783658305901 / Niemiecki / Miękka / 2020 / 58 str.

Siegfried Weinmann
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Kategorie:
Nauka, Ekonomia i biznes
Kategorie BISAC:
Business & Economics > Statystyka gospodarcza
Business & Economics > Matematyka biznesowa
Business & Economics > Information Management
Wydawca:
Springer Gabler
Seria wydawnicza:
Essentials
Język:
Niemiecki
ISBN-13:
9783658305901
Rok wydania:
2020
Wydanie:
1. Aufl. 2020
Numer serii:
000217778
Ilość stron:
58
Oprawa:
Miękka
Wolumenów:
01
Dodatkowe informacje:
Wydanie ilustrowane

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

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.

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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