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This book constitutes the refereed proceedings of the 21st International Conference on Information Technologies and Mathematical Modelling. Queueing Theory and Applications, ITMM 2022, held in Karshi, Uzbekistan, during October 25–29, 2022. The 19 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 89 submissions. The papers are devoted to new results in queueing theory and its applications. Its target audience includes specialists in probabilistic theory, random processes, mathematical modeling as well as engineers engaged in logical and technical design and operational management of data processing systems, communication, and computer networks.

Computer science—Mathematics. --- Mathematical statistics. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Mathematics --- Statistical inference --- Statistics, Mathematical --- Statistics --- Probabilities --- Sampling (Statistics) --- Statistical methods --- Technology --- Technology & Engineering

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Algorithms. --- Computer science. --- Computer science—Mathematics. --- Mathematical statistics. --- Discrete mathematics. --- Probabilities. --- Algorithms. --- Theory of Computation. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Discrete Mathematics in Computer Science. --- Probability Theory.

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Algorithms. --- Computer science. --- Computer science—Mathematics. --- Mathematical statistics. --- Discrete mathematics. --- Probabilities. --- Algorithms. --- Theory of Computation. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Discrete Mathematics in Computer Science. --- Probability Theory.

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Wie können große und kleine Datenmengen aus Beobachtungen, Messungen, Befragungen, Untersuchungen, Analysen etc. verwaltet, aufbereitet, komprimiert, mit Kennzahlen erklärt und wirksam grafisch dargestellt werden? Wie kann man dazu Hypothesen prüfen, Zusammenhänge aufdecken, Abhängigkeiten finden? Dieses Buch zeigt Ihnen, wie die grundlegenden Methoden der Statistik recht einfach mit Excel umsetzbar sind. Es wurden in einheitlicher, sehr verständlicher Methodik die grundlegenden statistischen Verfahren sowohl der beschreibenden als auch der beurteilenden Statistik zusammengestellt. Umfangreiche Beispiele, didaktisch aufbereitet und stets ausführlich mit Excel umgesetzt, bieten eine umfassende Hilfe für den Umgang mit Datenmengen. Alle Beispiele stehen online für individuelle Übungen bereit. Der Inhalt Was man über Microsoft Excel wissen sollte.- Excel und große Datenmengen.- Beschreibende Statistik – Auskünfte über eine Da­tenreihe.- Beschreibende Statistik – Auskünfte über mehrere Da­tenreihen.- Zufall, Wahrscheinlichkeit, Verteilungsfunktionen.- Beurteilende Statistik – Prüfen von Verteilungen.- Beurteilende Statistik – Parameterprüfung mit einer Stichprobe.- Beurteilende Statistik – Parametervergleiche zweier verbundener Stichproben.- Beurteilende Statistik – Parametervergleiche zweier nicht verbundener Stichproben.- Einfache Varianzanalyse nicht verbundener Stichproben.- Schätzungen. Die Zielgruppen Studierende in allen wirtschaftswissenschaftlichen und ingenieurwissenschaftlichen Bachelorstudiengängen, die ein Modul „Statistik“ absolvieren Praktiker, die Standardaufgaben der Statistik mittels Excel schnell lösen möchten Die Autoren Dipl.-Math. Heidrun Matthäus, Uenglingen bei Stendal Dr. rer. nat. habil. Wolf-Gert Matthäus, Uenglingen bei Stendal.

Statistics . --- Mathematical statistics. --- Computer science—Mathematics. --- Computer mathematics. --- Statistical Theory and Methods. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Mathematical Applications in Computer Science.

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In diesem Buch werden ausführlich reale Anwendungen der Statistik in Wirtschaft und Forschung erörtert und mit einer exakten Herleitung der vorgestellten Verfahren verbunden. Damit baut das Buch eine breite Brücke zwischen Theorie und Praxis der Statistik. Die zahlreichen Anwendungsbeispiele werden mit dem kostenlosen Softwarepaket R und der zugehörigen grafischen Oberfläche R-Commander berechnet. Zusätzlich werden Projekte an der Schnittstelle zwischen Schul- und Hochschulunterricht vorgestellt, die mit Schülern oder Studenten durchgeführt werden können. Das Buch spricht insbesondere Lehrer und Studierende des Lehramts an Gymnasien an. Für die Lektüre werden lediglich Stochastik-Kenntnisse vorausgesetzt, wie sie in entsprechenden Einführungsvorlesungen vermittelt werden. Kenntnisse des Programmpakets R sind nicht notwendig, da alle durchgeführten Schritte ausführlich erklärt werden und zusätzlich in einem separaten Teil des Buchs eine Einführung in R zu finden ist.

Statistics. --- Computer science --- Mathematical statistics. --- Mathematics. --- Probabilities. --- Statistical Theory and Methods. --- Statistics. --- Probability and Statistics in Computer Science. --- Applications of Mathematics. --- Probability Theory. --- Mathematics.