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Statistische Hypothesentests

Bausteine der Künstlichen Intelligenz
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Weinmann, Siegfried
Verfasser*innenangabe: Siegfried Weinmann
Jahr: 2020
Verlag: Wiesbaden, Springer Gabler
Reihe: essentials
Mediengruppe: Buch
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Inhalt

Dieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.
(Verlagstext)

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Weinmann, Siegfried
Verfasser*innenangabe: Siegfried Weinmann
Jahr: 2020
Verlag: Wiesbaden, Springer Gabler
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Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA, NN.MNS
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ISBN: 978-3-658-30590-1
2. ISBN: 3-658-30590-8
Beschreibung: 57 Seiten : Illustrationen : schwarz-weiß
Reihe: essentials
Schlagwörter: Datenanalyse, Data analysis, Data-analysis, Datenauswertung <Statistik>, Statistische Auswertung, Statistische Datenanalyse
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Sprache: Deutsch
Mediengruppe: Buch