| TÃtulo : |
Introductory Statistics and Random Phenomena : Uncertainty, Complexity and Chaotic Behavior in Engineering and Science |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Denker, Manfred, ; Woyczynski, Wojbor, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XXVI, 509 p. 10 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-66152-0 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Procesamiento de datos Informática FÃsica EstadÃstica Matemáticas Ciencias e IngenierÃa Computacional |
| Clasificación: |
003.3 |
| Resumen: |
Introductory Statistics and Random Phenomena integra el análisis de datos estadÃsticos tradicionales con nuevas capacidades de experimentación computacional y conceptos de complejidad algorÃtmica y comportamiento caótico en sistemas dinámicos no lineales. Este fue el primer texto/referencia avanzado que reunió una variedad tan completa de herramientas para el estudio de fenómenos aleatorios que ocurren en la ingenierÃa y las ciencias naturales, de la vida y sociales. Los experimentos informáticos cruciales se llevan a cabo utilizando los paquetes de software del programa informático Mathematica® Uncertain Virtual Worldsâ„¢, fácilmente disponibles, que optimizan y facilitan el entorno de simulación. Se incluyen breves tutoriales que explican cómo utilizar los programas Mathematica® para simulaciones efectivas y experimentos por computadora. Se presentan y analizan conjuntos de datos grandes y originales de la vida real como modelo para un estudio independiente. Esta es una excelente herramienta para el aula y una guÃa de autoaprendizaje. El material se presenta en un estilo claro y accesible y proporciona numerosos ejercicios y notas bibliográficas que sugieren lecturas adicionales. Temas y caracterÃsticas Tratamiento integral e integrado de la incertidumbre que surge en los fenómenos cientÃficos y de ingenierÃa: complejidad algorÃtmica, independencia estadÃstica y comportamiento caótico no lineal Conjuntos extensos de ejercicios, ejemplos y experimentos informáticos de Mathematica® que refuerzan conceptos y métodos algorÃtmicos Presentación exhaustiva de métodos de compresión de datos y representación Enfoque algorÃtmico para la selección de modelos y el diseño de experimentos Grandes conjuntos de datos y 13 programas y códigos Uncertain Virtual Worldsâ„¢ basados ​​en Mathematica® Este texto es un recurso excelente para todos los estadÃsticos, ingenieros y cientÃficos aplicados que necesitan utilizar métodos modernos de análisis estadÃstico para investigar y modelar sus datos. La presente reimpresión en tapa blanda está diseñada para que este libro de texto clásico esté disponible para un público más amplio. Reseñas Altamente orientado a datos, con una colección inusualmente grande de ejemplos de la vida real tomados de la industria y diversas disciplinas cientÃficas... El libro se aparta del estándar, al incluir [también] una cobertura detallada de temas contemporáneos como los sistemas dinámicos caóticos, la naturaleza de aleatoriedad, computabilidad y complejidad de Kolmogorov, cifrado, ergodicidad, entropÃa e incluso fractales. —Short Book Reviews, Instituto Internacional de EstadÃstica Considero que [este libro] es un excelente libro de texto y lo recomiendo encarecidamente como curso de introducción a la estadÃstica técnica para estudiantes de ingenierÃa y ciencias que hayan tenido un curso básico de programación en informática. Espero que se convierta en un clásico. <—Revisiones matemáticas. |
| Nota de contenido: |
Preface -- Introduction -- Notation and Abbreviations -- Part I: Descriptive Statistics - Compressing Data -- Why One Needs to Analyze Data -- Data Representation and Compression -- Analytics Representation of Random Experimental Data -- Part II: Modeling Uncertainty -- Algorithmic Complexity and Random Strings -- Statistical Independence and Kolmogorov's Probability Theory -- Chaos in Dynamical Systems: How Uncertainty Arises in Scientific and Engineering Phenomena -- Part III: Model Specification Design of Experiments -- General Principles of Statistical Analysis -- Statistical Inference for Normal Populations -- Analysis of Variance -- Appendix A: Uncertainty Principle in Signal Processing and Quantum Mechanics -- Appendix B: Fuzzy Systems and Logic -- Appendix C: A Critique of Pure Reason -- Appendix D: The Remarkable Bernoulli Family -- Uncertain Virtual Worlds Mathematica Packages -- Appendix F: Tables -- Index. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Introductory Statistics and Random Phenomena integrates traditional statistical data analysis with new computational experimentation capabilities and concepts of algorithmic complexity and chaotic behavior in nonlinear dynamic systems. This was the first advanced text/reference to bring together such a comprehensive variety of tools for the study of random phenomena occurring in engineering and the natural, life, and social sciences. The crucial computer experiments are conducted using the readily available computer program Mathematica® Uncertain Virtual Worlds™ software packages which optimize and facilitate the simulation environment. Brief tutorials are included that explain how to use theMathematica® programs for effective simulation and computer experiments. Large and original real-life data sets are introduced and analyzed as a model for independent study. This is an excellent classroom tool and self-study guide. The material is presented in a clear and accessible style providing numerous exercises and bibliographical notes suggesting further reading. Topics and Features Comprehensive and integrated treatment of uncertainty arising in engineering and scientific phenomena – algorithmic complexity, statistical independence, and nonlinear chaotic behavior Extensive exercise sets, examples, and Mathematica® computer experiments that reinforce concepts and algorithmic methods Thorough presentation of methods of data compression and representation Algorithmic approach to model selection and design of experiments Large data sets and 13 Mathematica®-based Uncertain Virtual Worlds™ programs and code This text is an excellent resource for all applied statisticians, engineers, and scientists who need to use modern statistical analysis methods to investigate and model their data. The present, softcover reprint is designed to make this classic textbook available to a wider audience. Reviews Highly data-oriented, with an unusually large collection of real-life examples taken from industry and various scientific disciplines… The book departs from the standard fare, by [also] including detailed coverage of such contemporary topics as chaotic dynamical systems, the nature of randomness, computability and Kolmogorov complexity, encryption, ergodicity, entropy, and even fractals. —Short Book Reviews, International Statistical Institute I find [this book] to be an excellent textbook, and I strongly recommend it as an introductory technical statistics course to engineering and science students who have had a basic programming course in computer science. I expect it to become a classic. <—Mathematical Reviews. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Introductory Statistics and Random Phenomena : Uncertainty, Complexity and Chaotic Behavior in Engineering and Science [documento electrónico] / Denker, Manfred, ; Woyczynski, Wojbor, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXVI, 509 p. 10 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-66152-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Procesamiento de datos Informática FÃsica EstadÃstica Matemáticas Ciencias e IngenierÃa Computacional |
| Clasificación: |
003.3 |
| Resumen: |
Introductory Statistics and Random Phenomena integra el análisis de datos estadÃsticos tradicionales con nuevas capacidades de experimentación computacional y conceptos de complejidad algorÃtmica y comportamiento caótico en sistemas dinámicos no lineales. Este fue el primer texto/referencia avanzado que reunió una variedad tan completa de herramientas para el estudio de fenómenos aleatorios que ocurren en la ingenierÃa y las ciencias naturales, de la vida y sociales. Los experimentos informáticos cruciales se llevan a cabo utilizando los paquetes de software del programa informático Mathematica® Uncertain Virtual Worldsâ„¢, fácilmente disponibles, que optimizan y facilitan el entorno de simulación. Se incluyen breves tutoriales que explican cómo utilizar los programas Mathematica® para simulaciones efectivas y experimentos por computadora. Se presentan y analizan conjuntos de datos grandes y originales de la vida real como modelo para un estudio independiente. Esta es una excelente herramienta para el aula y una guÃa de autoaprendizaje. El material se presenta en un estilo claro y accesible y proporciona numerosos ejercicios y notas bibliográficas que sugieren lecturas adicionales. Temas y caracterÃsticas Tratamiento integral e integrado de la incertidumbre que surge en los fenómenos cientÃficos y de ingenierÃa: complejidad algorÃtmica, independencia estadÃstica y comportamiento caótico no lineal Conjuntos extensos de ejercicios, ejemplos y experimentos informáticos de Mathematica® que refuerzan conceptos y métodos algorÃtmicos Presentación exhaustiva de métodos de compresión de datos y representación Enfoque algorÃtmico para la selección de modelos y el diseño de experimentos Grandes conjuntos de datos y 13 programas y códigos Uncertain Virtual Worldsâ„¢ basados ​​en Mathematica® Este texto es un recurso excelente para todos los estadÃsticos, ingenieros y cientÃficos aplicados que necesitan utilizar métodos modernos de análisis estadÃstico para investigar y modelar sus datos. La presente reimpresión en tapa blanda está diseñada para que este libro de texto clásico esté disponible para un público más amplio. Reseñas Altamente orientado a datos, con una colección inusualmente grande de ejemplos de la vida real tomados de la industria y diversas disciplinas cientÃficas... El libro se aparta del estándar, al incluir [también] una cobertura detallada de temas contemporáneos como los sistemas dinámicos caóticos, la naturaleza de aleatoriedad, computabilidad y complejidad de Kolmogorov, cifrado, ergodicidad, entropÃa e incluso fractales. —Short Book Reviews, Instituto Internacional de EstadÃstica Considero que [este libro] es un excelente libro de texto y lo recomiendo encarecidamente como curso de introducción a la estadÃstica técnica para estudiantes de ingenierÃa y ciencias que hayan tenido un curso básico de programación en informática. Espero que se convierta en un clásico. <—Revisiones matemáticas. |
| Nota de contenido: |
Preface -- Introduction -- Notation and Abbreviations -- Part I: Descriptive Statistics - Compressing Data -- Why One Needs to Analyze Data -- Data Representation and Compression -- Analytics Representation of Random Experimental Data -- Part II: Modeling Uncertainty -- Algorithmic Complexity and Random Strings -- Statistical Independence and Kolmogorov's Probability Theory -- Chaos in Dynamical Systems: How Uncertainty Arises in Scientific and Engineering Phenomena -- Part III: Model Specification Design of Experiments -- General Principles of Statistical Analysis -- Statistical Inference for Normal Populations -- Analysis of Variance -- Appendix A: Uncertainty Principle in Signal Processing and Quantum Mechanics -- Appendix B: Fuzzy Systems and Logic -- Appendix C: A Critique of Pure Reason -- Appendix D: The Remarkable Bernoulli Family -- Uncertain Virtual Worlds Mathematica Packages -- Appendix F: Tables -- Index. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Introductory Statistics and Random Phenomena integrates traditional statistical data analysis with new computational experimentation capabilities and concepts of algorithmic complexity and chaotic behavior in nonlinear dynamic systems. This was the first advanced text/reference to bring together such a comprehensive variety of tools for the study of random phenomena occurring in engineering and the natural, life, and social sciences. The crucial computer experiments are conducted using the readily available computer program Mathematica® Uncertain Virtual Worlds™ software packages which optimize and facilitate the simulation environment. Brief tutorials are included that explain how to use theMathematica® programs for effective simulation and computer experiments. Large and original real-life data sets are introduced and analyzed as a model for independent study. This is an excellent classroom tool and self-study guide. The material is presented in a clear and accessible style providing numerous exercises and bibliographical notes suggesting further reading. Topics and Features Comprehensive and integrated treatment of uncertainty arising in engineering and scientific phenomena – algorithmic complexity, statistical independence, and nonlinear chaotic behavior Extensive exercise sets, examples, and Mathematica® computer experiments that reinforce concepts and algorithmic methods Thorough presentation of methods of data compression and representation Algorithmic approach to model selection and design of experiments Large data sets and 13 Mathematica®-based Uncertain Virtual Worlds™ programs and code This text is an excellent resource for all applied statisticians, engineers, and scientists who need to use modern statistical analysis methods to investigate and model their data. The present, softcover reprint is designed to make this classic textbook available to a wider audience. Reviews Highly data-oriented, with an unusually large collection of real-life examples taken from industry and various scientific disciplines… The book departs from the standard fare, by [also] including detailed coverage of such contemporary topics as chaotic dynamical systems, the nature of randomness, computability and Kolmogorov complexity, encryption, ergodicity, entropy, and even fractals. —Short Book Reviews, International Statistical Institute I find [this book] to be an excellent textbook, and I strongly recommend it as an introductory technical statistics course to engineering and science students who have had a basic programming course in computer science. I expect it to become a classic. <—Mathematical Reviews. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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