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OverviewDieses 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. Full Product DetailsAuthor: Siegfried WeinmannPublisher: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG Imprint: Springer Gabler Edition: 1. Aufl. 2020 Dimensions: Width: 14.80cm , Height: 0.40cm , Length: 21.00cm Weight: 0.454kg ISBN: 9783658305901ISBN 10: 3658305908 Pages: 58 Publication Date: 21 June 2020 Audience: Professional and scholarly , Professional & Vocational Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Manufactured on demand ![]() We will order this item for you from a manufactured on demand supplier. Language: German Table of ContentsGrundlagen der Stichprobentheorie.- Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests.- Diskussion der Tests an Fällen aus der Praxis.- Entwurf einer Software der Künstlichen Intelligenz.ReviewsAuthor InformationProf. 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. Tab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |