Methoden der Statistik und Prozessanalyse

Eine anwendungsorientierte Einführung
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-662-61625-3
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 481 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 850 g

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 Versuchspla¨nen.

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.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Shardt, Yuri

Weiß, Heiko

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
• Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Nachrichten- und Kommunikationstechnik Regelungstechnik
• Technische Wissenschaften Maschinenbau | Werkstoffkunde Produktionstechnik
• Technische Wissenschaften Verfahrenstechnik | Chemieingenieurwesen | Biotechnologie Verfahrenstechnik, Chemieingenieurwesen

Inhaltsverzeichnis

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.

Über Autor(innen)

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.