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Dieses Buch systematisiert Ziele, Einsatzszenarien, Vorgehensweisen, Methoden und Anwendungsfelder für eine automatisierte Datenanalyse in der Medizin und Medizintechnik. Es wendet sich hauptsächlich an Doktoranden, Diplom- und Masterstudenten der Ingenieurwissenschaften und Informatik. Im Mittelpunkt steht dabei das Spannungsfeld zwischen medizinischen Anwendern und ihren Zielstellungen sowie den Potenzialen vorhandener Data-Mining-Verfahren.

Computational Intelligence --- Medizintechnik --- Data Mining --- Statistik --- Medizin

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This book offers an introduction to concepts of probability theory, probability distributions relevant in the applied sciences, as well as basics of sampling distributions, estimation and hypothesis testing. As a companion for classes for engineers and scientists, the book also covers applied topics such as model building and experiment design. ContentsRandom phenomenaProbabilityRandom variablesExpected valuesCommonly used discrete distributionsCommonly used density functionsJoint distributionsSome multivariate distributionsCollection of random variablesSampling distributionsEstimationInterval estimationTests of statistical hypothesesModel building and regressionDesign of experiments and analysis of varianceQuestions and answers

Engineering --- Probabilities --- Modellbildung. --- Statistik. --- Versuchsplanung. --- Wahrscheinlichkeitsrechnung. --- Statistical methods

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By restricting to Gaussian distributions, the optimal Bayesian filtering problem can be transformed into an algebraically simple form, which allows for computationally efficient algorithms. Three problem settings are discussed in this thesis: (1) filtering with Gaussians only, (2) Gaussian mixture filtering for strong nonlinearities, (3) Gaussian process filtering for purely data-driven scenarios. For each setting, efficient algorithms are derived and applied to real-world problems.

Zustandsschätzung --- GaußprozesseBayesian statistics --- Kalman filter --- Gaussian processes --- Kalman-Filter --- state estimation --- filtering --- Bayes'sche Statistik

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Die empirische Bildungsforschung hat in den letzten beiden Jahrzehnten vor allem durch die Schulleistungsforschung, die Forschung zu den Bedingungen von Lernprozessen und gelingendem Unterricht einen bemerkenswerten Aufschwung erfahren und das Wissen in diesen Bereichen deutlich verbessert. Demgegenüber wurde das im letzten Jahrzehnt erweiterte Datenangebot der amtlichen Statistik nur in geringem Umfang für stärker analytisch ausgerichtete Untersuchungen genutzt. Die in dem Beiheft versammelten Beiträge sollen zum einen vielfältige Analysemöglichkeiten mit amtlichen Daten verdeutlichen und zum anderen Anregungen für Forschungsarbeiten mit Daten der amtlichen Statistik geben. Für die datengenerierenden Stellen in den zuständigen Ministerien und in den statistischen Ämtern des Bundes, der Länder und der Kommunen sollen die vorgestellten Untersuchungen den Wert ihrer Daten für wissenschaftliche Untersuchungen unterstreichen und so ein Bewusstsein für die Notwendigkeit eines leichten Datenzugangs schaffen.

Bildungsforschung --- Statistik --- Kommune --- Städtisch --- Datenerhebung --- Leitung --- Schulstatistik --- Infrastruktur --- Schule --- JÜL --- Inklusion --- Empirische Bildungsforschung --- Bildungsmanagement --- JÜL --- Städtisch

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Fraud. --- Commercial fraud --- Deceit --- Misrepresentation (Crime) --- Commercial crimes --- Deception --- Torts --- Hoaxes --- Impostors and imposture --- Data validity. --- Econometric analysis. --- Empirical Social Science. --- Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik.