Grundlagen der Statistik enthält Materialien verschiedener Vorlesungen und Kurse von H. Lohninger zur Statistik, Datenanalyse und Chemometrie .....mehr dazu.

 
 

Editorial
Einführung
Grundlagen
Allgemeine Bearbeitungsschritte
Univariate Daten
Statistische Tests
Bivariate Daten
Multivariate Daten
Einleitung
Übersicht zu multivariaten Methoden
Grundlagen
Experimental Design
Optimierung
Modellbildung
Einführung
Multivariate Kalibration
Modellbildung - ein Beispiel
Modellierung mit latenten Variablen
Test von Modellen
Multiple Regression
PCA
Faktorenanalyse
PLS
Neuronale Netze
Natürliche Gehirne
ANN - Einführung
Abbildung von Räumen
Auswahl von ANN-Modellen
Taxonomie von ANNs
Modelle von ANNs
Rekursive Netzwerke
Multilayer Perceptron
Kohonen Netzwerk
RBF-Netzwerke
Generalisierung und Overtraining
Extrapolation
Wachsende neuronale Netze
Allgemeine Fragen über ANNs
Klassifizierung und Diskriminierung
Mathematischer Hintergrund
Übungen
Anhang



Dies ist die eingeschränkte Version des eBooks "Grundlagen der Statistik". Falls Sie an einer vollständigen und werbefreien Version dieses eBooks Interesse haben, bekommen Sie hier mehr Informationen.

Last Update: 2012-10-08