Methoden der Statistik und Prozessanalyse: eine anwendungsorientierte Einführung

Media type: E-Book

Title: Methoden der Statistik und Prozessanalyse : eine anwendungsorientierte Einführung

Work titles: Statistics for chemical and process engineers

Contributor: Shardt, Yuri A. W. [VerfasserIn]; Weiß, Heiko [VerfasserIn]

imprint: Berlin; [Heidelberg]: Springer Vieweg, [2021]

Extent: 1 Online-Ressource (XXVIII, 481 Seiten)

Language: German

DOI: 10.1007/978-3-662-61626-0

ISBN: 9783662616260

Identifier:

RVK notation: SK 840 : Spezielle statistische Verfahren
VC 6050 : Allgemeines

Keywords: Verfahrenstechnik > Statistische Analyse > Regressionsanalyse > Versuchsplanung > Stochastischer Prozess > Prozessmodell
Visualisierung > Wahrscheinlichkeit > Regressionsanalyse > Versuchsplanung > Modellierung > MATLAB > EXCEL > Statistik > Verfahrenstechnik

Origination:

Footnote:

Description: Einführung in Statistik und Datenvisualisierung -- Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse -- Regression -- Versuchsplanung -- System Identification -- Data Mining -- Appendices: A Brief Review of Set Theory and Notation; A Traditional Approach to Ordinary, Linear Least Squares Regression’ A Traditional Approach to Weighted, Linear Least Squares Regression; A Traditional Approach to Factorial Design Analysis; Using Excel for Statistical Analysis; Using MATLAB® for Statistical Analysis.

Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden der Statistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik. Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zu manuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätze ermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen. Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieser Grundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendung erarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassende und konsistente Darstellung. Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen für die relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt. Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen und MATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossar ist ebenfalls enthalten. Der Inhalt • Einführung in die Statistik und Datenvisualisierung • Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse • Regression • Versuchsplanung • Modellierung stochastischer Prozesse mittels Zeitreihenanalyse • Modellierung dynamischer Prozesse mit Methoden zur Systemidentifikation • Verwendung von MATLAB® zur statistischen Analyse • Verwendung von Excel® zur statistischen Analyse Die Zielgruppen Ingenieure, Studierende und Hochschullehrer der Fachgebiete Verfahrenstechnik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Messtechnik sowie Mathematiker, insbesondere der Bereich der Statistik. Die Autoren Prof. Dr. Yuri A. W. Shardt ist derzeit Fachgebietsleiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau. Dr. Heiko Weiß ist derzeit Entwicklungsingenieur für Regelungstechnik. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fachgebiets „Automatisierungstechnik“ an der TU Ilmenau.

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