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Statistische Hypothesentests

Bausteine der Künstlichen Intelligenz

Siegfried Weinmann

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Springer Fachmedien Wiesbaden img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik

Beschreibung

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.

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Schlagwörter

Beurteilende Statistik, Hypothesentest, Bayes-Evidenz, Unsicherheit und Entscheidung, Varianztest, Künstliche Intelligenz