Angewandte Datenanalyse : Der Bayessche Weg Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen – von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen. Mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur Natur und Wirtschaftswissenschaften geeignet. Für die Neuauflage wurden einige Kapitel überarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefügt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilität von Modellen und von Hypothesen ergänzt. Der Autor Prof. Dr. Daniel Bättig ist Professor für angewandte Statistik und Mathematik am Departement Technik und Informatik der Berner Fachhochschule Schweiz. Als Leiter des Instituts für Risiko und Extremwertanalyse verfügt er über praktische Erfahrungen beim Analysieren Klassifizieren und Modellieren von Daten. Eine Einführung und ein Überblick Wie man Versuche planen kann Messen und Kontrollieren Das Fundament: Wahrscheinlichkeiten Nicht direkt messbare Grössen bestimmen Mehrere Grössen und Korrelation Messwerte prognostizieren Modellwahl: Information und Entropie Zwei Modelle zu positiven Grössen Streuung und die Normalverteilung Explorative Datenanalyse Regressionsmodelle Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen Standardfehler Ranglisten und Modelle.