Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik [electronic resource] : Ein Skript für Studierende der Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften /
Cramer, Erhard.author.
Kamps, Udo.author.
Eine einführende Veranstaltung zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ist in vielen Studiengängen ein fester und wichtiger Bestandteil der Ausbildung. Dieses Buch führt anwendungsorientiert in die Beschreibende und Schließende Statistik, in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und in Stochastische Modellierung ein und wendet sich insbesondere an Studierende der Informatik, des Ingenieur- und Wirtschaftsingenieurwesens sowie der Wirtschaftswissenschaften. Es ist im Sinne eines erweiterten Skripts als begleitender Text zu einer einsemestrigen Veranstaltung konzipiert.  Die Autoren stellen die wesentlichen Inhalte und Aspekte in kurzer und prägnanter Form dar und verzichten daher bewusst auf ausführliche Motivationen und Beispiele sowie Aufgaben. So wird das Buch zum idealen Begleiter jeder Grundvorlesung in Statistik.
Bibliographic Level Mode of Issuance: Monograph
Beschreibende Statistik -- Wahrscheinlichkeitsrechnung -- Zufallsvariablen -- Schließende Statistik -- Tabellen.
Eine einführende Veranstaltung zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ist in vielen Studiengängen ein fester und wichtiger Bestandteil der Ausbildung. Dieses Buch führt anwendungsorientiert in die Beschreibende und Schließende Statistik, in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und in Stochastische Modellierung ein und wendet sich insbesondere an Studierende der Informatik, des Ingenieur- und Wirtschaftsingenieurwesens sowie der Wirtschaftswissenschaften. Es ist im Sinne eines erweiterten Skripts als begleitender Text zu einer einsemestrigen Veranstaltung konzipiert.  Die Autoren stellen die wesentlichen Inhalte und Aspekte in kurzer und prägnanter Form dar und verzichten daher bewusst auf ausführliche Motivationen und Beispiele sowie Aufgaben. So wird das Buch zum idealen Begleiter jeder Grundvorlesung in Statistik.
Statistics .
Applied mathematics.
Engineering mathematics.
Economic theory.
Information technology.
Business-Data processing.
Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.
Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance.
Mathematical and Computational Engineering.
Economic Theory/Quantitative Economics/Mathematical Methods.
IT in Business.
Statistical Theory and Methods.