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. |