Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure : Mit statistischen Methoden und Java Programmen Die fünfte Auflage dieses erfolgreichen Buchs gibt eine umfassende Einführung in statistische und numerische Methoden zur Auswertung empirischer und experimenteller Daten. Statistische Theorie und praktische Probleme werden gleichermaßen behandelt: Es wird eine knappe mathematische Formulierung benutzt ohne dabei die Anwendungen zu vernachlässigen die in vielen Beispielen dargestellt werden. Für diese Auflage wurde eine Bibliothek von Java Programmen entwickelt. Sie umfasst Methoden der rechnerischen Datenanalyse und der graphischen Darstellung sowie zahlreiche Beispielprogramme und Lösungen zu Programmieraufgaben. Die Programme (Quellcode und Java Klassen Dokumentation) und ausführliche Anhänge zum Haupttext des Buches stehen im Internet unter www.springer.com auf der Seite zum Buch zur Verfügung. Der Inhalt Wahrscheinlichkeitsrechnung Zufallsvariable Zufallszahlen und Monte Carlo Methode Statistische Verteilungen (Binomial Gauß Poisson Verteilung) Stichproben statistische Tests Maximum Likelihood kleinste Quadrate Regression Minimierung Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse Anhänge zu mathematischen Hilfsmethoden und zu den Programmen Die Zielgruppen Das Buch ist konzipiert als Einführung für jüngere Leserinnen und Leser und als Nachschlagewerk für erfahrenere. Es wendet sich insbesondere an Studierende Wissenschaftler und Praktiker der Natur und Ingenieurwissenschaften als Hilfe bei der Analyse ihrer Daten im Praktikum in Bachelor und Master Arbeiten in Dissertationen in Forschung und Beruf. Der Autor Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungszentren DESY in Hamburg und CERN in Genf bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt. Er ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern die in zehn Sprachen erschienen sind. Vorwort zur fünften Auflage Liste der Beispiele 1 Einleitung 2 Wahrscheinlichkeiten 3 Zufallsvariable. Verteilungen 4 Rechnererzeugte Zufallszahlen. Die Monte Carlo Methode 5 Verschiedene wichtige Verteilungen und Sätze 6 Stichproben 7 Die Methode der „Maximum Likelihood“ 8 Prüfung statistischer Hypothesen (Tests) 9 Die Methode der kleinsten Quadrate 10 Minimierung einer Funktion 11 Varianzanalyse 12 Lineare und polynomiale Regression Register.