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Mathematische Theorie statistischer Experimente
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Mathematische Theorie statistischer Experimente ab 49.95 € als Taschenbuch: . Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Mathematik,

Anbieter: hugendubel
Stand: 12.12.2019
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Statistics Done Wrong
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Daten sinnvoll auswerten - mit den geeigneten VerfahrenDie richtigen Fragen stellen und passende Experimente durchführenDie häufigsten Fehler kennen und Fallstricke umgehen Statistische Datenanalysen sind ein Grundpfeiler der Wissenschaft. Die Vielfalt der zur Verfügung stehenden Verfahren und Methoden lässt Forschern jedoch einen enormen Spielraum bei der Analyse ihrer Daten. Leider fehlt vielen Wissenschaftlern das fundierte Fachwissen, statistische Verfahren korrekt anzuwenden. Deshalb werden häufig nicht die richtigen Analysen vorgenommen, die zu zahlreichen falschen Ergebnisse führen.Mit diesem Buch erhalten Wissenschaftler und Studenten einen kompakten Leitfaden für die korrekte Anwendung statistischer Verfahren. Gängige Fehler und Missstände bei der Erstellung von Statistiken werden anhand konkreter Fallbeispiele aufgedeckt und dafür praktische Lösungen angeboten.Der Autor gibt zahlreiche Hinweise u.a. zu folgenden Themen:Die richtigen Fragen stellen, geeignete Experimente entwerfen und korrekte statistische Analysemethoden auswählenp-Werte, Signifikanz, Nicht-Signifikanz, Konfidenzintervalle und RegressionAuswahl einer geeigneten Stichprobengröße und Vermeidung falscher Positiver Am Ende der Kapitel finden Sie Tipps, die Aufschluss darüber geben, welche statistischen Verfahren Sie anwenden können, um die häufigsten Fallstricke zu umgehen. So werden Sie auf die verbreitetsten Probleme hingewiesen und in die Lage versetzt, das für eine gegebene Aufgabe am besten geeignete statistische Verfahren auszuwählen.Dieses Buch ist ein kompakter und praktischer Ratgeber, der Ihnen dabei hilft, Forschung zu betreiben, deren Statistik Hand und Fuß hat.Aus dem Inhalt:Interpretation von Signifikanzwerten (p-Wert und t-Test)HypothesentestsKonfidenzintervalleFalsche Positive und falsche NegativeNeyman-Pearson-SystemStatistische Teststärke und SicherheitsgradPrävalenzfehler vermeidenBonferroni-KorrekturBenjamini-Hochberg-VerfahrenStandardabweichung und StandardfehlerRegressionMedianwertaufteilungANOVA-VerfahrenEinflussvariablen, Zielvariablen, StörvariablenLeave-one-out-KreuzvalidierungSimpsons ParadoxonStatistische Irrtümer

Anbieter: buecher
Stand: 12.12.2019
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Statistics Done Wrong
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Daten sinnvoll auswerten - mit den geeigneten VerfahrenDie richtigen Fragen stellen und passende Experimente durchführenDie häufigsten Fehler kennen und Fallstricke umgehen Statistische Datenanalysen sind ein Grundpfeiler der Wissenschaft. Die Vielfalt der zur Verfügung stehenden Verfahren und Methoden lässt Forschern jedoch einen enormen Spielraum bei der Analyse ihrer Daten. Leider fehlt vielen Wissenschaftlern das fundierte Fachwissen, statistische Verfahren korrekt anzuwenden. Deshalb werden häufig nicht die richtigen Analysen vorgenommen, die zu zahlreichen falschen Ergebnisse führen.Mit diesem Buch erhalten Wissenschaftler und Studenten einen kompakten Leitfaden für die korrekte Anwendung statistischer Verfahren. Gängige Fehler und Missstände bei der Erstellung von Statistiken werden anhand konkreter Fallbeispiele aufgedeckt und dafür praktische Lösungen angeboten.Der Autor gibt zahlreiche Hinweise u.a. zu folgenden Themen:Die richtigen Fragen stellen, geeignete Experimente entwerfen und korrekte statistische Analysemethoden auswählenp-Werte, Signifikanz, Nicht-Signifikanz, Konfidenzintervalle und RegressionAuswahl einer geeigneten Stichprobengröße und Vermeidung falscher Positiver Am Ende der Kapitel finden Sie Tipps, die Aufschluss darüber geben, welche statistischen Verfahren Sie anwenden können, um die häufigsten Fallstricke zu umgehen. So werden Sie auf die verbreitetsten Probleme hingewiesen und in die Lage versetzt, das für eine gegebene Aufgabe am besten geeignete statistische Verfahren auszuwählen.Dieses Buch ist ein kompakter und praktischer Ratgeber, der Ihnen dabei hilft, Forschung zu betreiben, deren Statistik Hand und Fuß hat.Aus dem Inhalt:Interpretation von Signifikanzwerten (p-Wert und t-Test)HypothesentestsKonfidenzintervalleFalsche Positive und falsche NegativeNeyman-Pearson-SystemStatistische Teststärke und SicherheitsgradPrävalenzfehler vermeidenBonferroni-KorrekturBenjamini-Hochberg-VerfahrenStandardabweichung und StandardfehlerRegressionMedianwertaufteilungANOVA-VerfahrenEinflussvariablen, Zielvariablen, StörvariablenLeave-one-out-KreuzvalidierungSimpsons ParadoxonStatistische Irrtümer

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Mathematische Theorie statistischer Experimente
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Mathematische Theorie statistischer Experimente ab 49.95 EURO

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Stand: 12.12.2019
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Herstellung flüssigkeitshaltiger pulverförmiger...
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Die Herstellung flüssigkeitsgefüllter Mikrokapseln mittels des Hochdrucksprühverfahrens PGSS® (Particles from Gas Saturated Solutions) stand im Mittelpunkt dieser Arbeit. Die Einsetzbarkeit des Verfahrens zur Herstellung von Produkten für die Lebensmittel- und die kosmetische Industrie wurde theoretisch und praktisch erforscht. Dabei wurden drei Modellsysteme anhand eines Regressionsmodells mittels multivarianter Datenanalyse untersucht. Die Festlegung des Versuchsplans erfolgte mit Hilfe statistischer Versuchsplanung (Design of Experiment, DOE). Ziel war die Reduktion der zur Modellierung benötigten Experimente und die möglichst optimale Abbildung auch nicht-linearer Abhängigkeiten zwischen den Variablen. Die Auswertung mittels multivarianter Datenanalyse der Modellsysteme ergab, dass das PGSS Verfahren zur Herstellung von pulverförmigen Kompositen mit variierbaren Eigenschaften geeignet ist. Die Partikelkollektive können dabei durch die Prozessparameter des PGSS Verfahrens in ihrer Schüttdichte, ihrer Partikelgrössenverteilung und ihrer äusseren Form gezielt beeinflusst werden. Wichtige Einflussgrössen sind der Vorexpansionsdruck, die Vorexpansionstemperatur und die Konzentration an Kernsubstanz. Die durch die Experimente und die multivariante Datenanalyse erhaltenen Ergebnisse wurden durch mathematische Berechnungen der Abhängigkeiten der Zielgrössen von den Prozessgrössen bei der Herstellung von pulverförmigen mehrphasigen Mikrokapseln ergänzt. Der Schwerpunkt der Berechnungen lag auf dem Vergleich des Vorgangs der Emulsionsspaltung und der Mikrokapselerstarrung während der Flugphase der Partikel im Sprühturm. Mit Hilfe der entwickelten Gleichungen und Diagramme kann der Verkapselungserfolg abgeschätzt werden. Die im Komposit maximal zu verkapselnde Menge wird, in Übereinstimmung mit der KEPLERSCHEN Vermutung, durch die Packungsdichte der dispersen Tröpfchen im Komposit bestimmt. Des Weiteren beeinflussen die Konzentration an Kernsubstanz sowie der Vorexpansionsdruck und die Vorexpansionstemperatur den Verkapselungserfolg. Massgeblichen Einfluss auf die Zeit der Emulsionsspaltung hat die Grösse der dispersen Tröpfchen. Durch Applikationsbeispiele wurde die Anwendbarkeit des PGSS Verfahrens gezeigt. Dabei konnten sowohl Komposite aus unterschiedlichen Materialkombinationen als auch mit hohem Anteil an Flüssigkeit hergestellt werden. Es wurden Honig und Rum in Rizinusfett, flüssige Fischwürzung und flüssiger Rooibos-Extrakt in Palmfett sowie Kirschwasser in Schokolade verkapselt.

Anbieter: Orell Fuessli CH
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Netzwerkbildung bei der Emulsionspolymerisation...
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Datei (Cover-Abbildung, Audio- bzw. Video-Datei, Leseprobe, Inhaltsverzeichnis) . Bitte senden Sie Dateien an: titelservice@mvb-online.de In der vorliegenden Arbeit wurde die Netzwerkgenese bei der Emulsionspolymerisation von Butadien experimentell untersucht und mit den gewonnenen Daten ein mechanistisches Modell erstellt. Zu diesem Zwecke wurden geeignete analytische Methoden, welche die Netzwerkcharakterisierung ermöglichen, etabliert und miteinander verglichen. Bei diesen Methoden handelt es sich um Quellungsmessungen, Messungen der magnetischen transversalen Relaxationszeit von 1H?Spins und Dynamisch-mechanische Thermoanalysen. Mit diesen Methoden wurde der Einfluss diverser Parameter auf die Netzwerkeigenschaften untersucht, wie der Einfluss der Rührgeschwindigkeit bei der Polymerisation, der Nachvernetzung durch natürliche Alterung und der Höhe der Trocknungstemperatur. In weiteren Untersuchungen wurde der Einfluss von Reaktionstemperatur, Initiator- und Reglermenge auf die Netzwerkeigenschaften des Produktes ermittelt. Um den Einfluss dieser Parameter möglichst effizient zu untersuchen, wurde ein statistischer Versuchsplan aufgestellt, danach die entsprechenden Experimente im Reaktionskalorimeter durchgeführt und ausgewertet. So konnte ein funktionierendes statistisches Modell entwickelt werden. Neben dem statistischen wurde zusätzlich ein deterministisches Modell, mit Hilfe des kommerziellen Programmpakets Predici©, erstellt. Zur Anpassung des Modells wurden die im Autoklaven und Kalorimeter gewonnenen Daten verwendet. Der Zeit-Umsatz-Verlauf und die Netzwerkbildung konnten so erfolgreich beschrieben werden.

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Daten sinnvoll auswerten - mit den geeigneten Verfahren Die richtigen Fragen stellen und passende Experimente durchführen Die häufigsten Fehler kennen und Fallstricke umgehen Statistische Datenanalysen sind ein Grundpfeiler der Wissenschaft. Die Vielfalt der zur Verfügung stehenden Verfahren und Methoden lässt Forschern jedoch einen enormen Spielraum bei der Analyse ihrer Daten. Leider fehlt vielen Wissenschaftlern das fundierte Fachwissen, statistische Verfahren korrekt anzuwenden. Deshalb werden häufig nicht die richtigen Analysen vorgenommen, die zu zahlreichen falschen Ergebnisse führen. Mit diesem Buch erhalten Wissenschaftler und Studenten einen kompakten Leitfaden für die korrekte Anwendung statistischer Verfahren. Gängige Fehler und Missstände bei der Erstellung von Statistiken werden anhand konkreter Fallbeispiele aufgedeckt und dafür praktische Lösungen angeboten. Der Autor gibt zahlreiche Hinweise u.a. zu folgenden Themen: Die richtigen Fragen stellen, geeignete Experimente entwerfen und korrekte statistische Analysemethoden auswählen p-Werte, Signifikanz, Nicht-Signifikanz, Konfidenzintervalle und Regression Auswahl einer geeigneten Stichprobengrösse und Vermeidung falscher Positiver Am Ende der Kapitel finden Sie Tipps, die Aufschluss darüber geben, welche statistischen Verfahren Sie anwenden können, um die häufigsten Fallstricke zu umgehen. So werden Sie auf die verbreitetsten Probleme hingewiesen und in die Lage versetzt, das für eine gegebene Aufgabe am besten geeignete statistische Verfahren auszuwählen. Dieses Buch ist ein kompakter und praktischer Ratgeber, der Ihnen dabei hilft, Forschung zu betreiben, deren Statistik Hand und Fuss hat. Aus dem Inhalt: Interpretation von Signifikanzwerten (p-Wert und t-Test) Hypothesentests Konfidenzintervalle Falsche Positive und falsche Negative Neyman-Pearson-System Statistische Teststärke und Sicherheitsgrad Prävalenzfehler vermeiden Bonferroni-Korrektur Benjamini-Hochberg-Verfahren Standardabweichung und Standardfehler Regression Medianwertaufteilung ANOVA-Verfahren Einflussvariablen, Zielvariablen, Störvariablen Leave-one-out-Kreuzvalidierung Simpsons Paradoxon Statistische Irrtümer

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Daten sinnvoll auswerten - mit den geeigneten Verfahren Die richtigen Fragen stellen und passende Experimente durchführen Die häufigsten Fehler kennen und Fallstricke umgehen Statistische Datenanalysen sind ein Grundpfeiler der Wissenschaft. Die Vielfalt der zur Verfügung stehenden Verfahren und Methoden lässt Forschern jedoch einen enormen Spielraum bei der Analyse ihrer Daten. Leider fehlt vielen Wissenschaftlern das fundierte Fachwissen, statistische Verfahren korrekt anzuwenden. Deshalb werden häufig nicht die richtigen Analysen vorgenommen, die zu zahlreichen falschen Ergebnisse führen. Mit diesem Buch erhalten Wissenschaftler und Studenten einen kompakten Leitfaden für die korrekte Anwendung statistischer Verfahren. Gängige Fehler und Missstände bei der Erstellung von Statistiken werden anhand konkreter Fallbeispiele aufgedeckt und dafür praktische Lösungen angeboten. Der Autor gibt zahlreiche Hinweise u.a. zu folgenden Themen: Die richtigen Fragen stellen, geeignete Experimente entwerfen und korrekte statistische Analysemethoden auswählen p-Werte, Signifikanz, Nicht-Signifikanz, Konfidenzintervalle und Regression Auswahl einer geeigneten Stichprobengrösse und Vermeidung falscher Positiver Am Ende der Kapitel finden Sie Tipps, die Aufschluss darüber geben, welche statistischen Verfahren Sie anwenden können, um die häufigsten Fallstricke zu umgehen. So werden Sie auf die verbreitetsten Probleme hingewiesen und in die Lage versetzt, das für eine gegebene Aufgabe am besten geeignete statistische Verfahren auszuwählen. Dieses Buch ist ein kompakter und praktischer Ratgeber, der Ihnen dabei hilft, Forschung zu betreiben, deren Statistik Hand und Fuss hat. Aus dem Inhalt: Interpretation von Signifikanzwerten (p-Wert und t-Test) Hypothesentests Konfidenzintervalle Falsche Positive und falsche Negative Neyman-Pearson-System Statistische Teststärke und Sicherheitsgrad Prävalenzfehler vermeiden Bonferroni-Korrektur Benjamini-Hochberg-Verfahren Standardabweichung und Standardfehler Regression Medianwertaufteilung ANOVA-Verfahren Einflussvariablen, Zielvariablen, Störvariablen Leave-one-out-Kreuzvalidierung Simpsons Paradoxon Statistische Irrtümer

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Herstellung flüssigkeitshaltiger pulverförmiger...
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Die Herstellung flüssigkeitsgefüllter Mikrokapseln mittels des Hochdrucksprühverfahrens PGSS® (Particles from Gas Saturated Solutions) stand im Mittelpunkt dieser Arbeit. Die Einsetzbarkeit des Verfahrens zur Herstellung von Produkten für die Lebensmittel- und die kosmetische Industrie wurde theoretisch und praktisch erforscht. Dabei wurden drei Modellsysteme anhand eines Regressionsmodells mittels multivarianter Datenanalyse untersucht. Die Festlegung des Versuchsplans erfolgte mit Hilfe statistischer Versuchsplanung (Design of Experiment, DOE). Ziel war die Reduktion der zur Modellierung benötigten Experimente und die möglichst optimale Abbildung auch nicht-linearer Abhängigkeiten zwischen den Variablen. Die Auswertung mittels multivarianter Datenanalyse der Modellsysteme ergab, dass das PGSS Verfahren zur Herstellung von pulverförmigen Kompositen mit variierbaren Eigenschaften geeignet ist. Die Partikelkollektive können dabei durch die Prozessparameter des PGSS Verfahrens in ihrer Schüttdichte, ihrer Partikelgrößenverteilung und ihrer äußeren Form gezielt beeinflusst werden. Wichtige Einflussgrößen sind der Vorexpansionsdruck, die Vorexpansionstemperatur und die Konzentration an Kernsubstanz. Die durch die Experimente und die multivariante Datenanalyse erhaltenen Ergebnisse wurden durch mathematische Berechnungen der Abhängigkeiten der Zielgrößen von den Prozessgrößen bei der Herstellung von pulverförmigen mehrphasigen Mikrokapseln ergänzt. Der Schwerpunkt der Berechnungen lag auf dem Vergleich des Vorgangs der Emulsionsspaltung und der Mikrokapselerstarrung während der Flugphase der Partikel im Sprühturm. Mit Hilfe der entwickelten Gleichungen und Diagramme kann der Verkapselungserfolg abgeschätzt werden. Die im Komposit maximal zu verkapselnde Menge wird, in Übereinstimmung mit der KEPLERSCHEN Vermutung, durch die Packungsdichte der dispersen Tröpfchen im Komposit bestimmt. Des Weiteren beeinflussen die Konzentration an Kernsubstanz sowie der Vorexpansionsdruck und die Vorexpansionstemperatur den Verkapselungserfolg. Maßgeblichen Einfluss auf die Zeit der Emulsionsspaltung hat die Größe der dispersen Tröpfchen. Durch Applikationsbeispiele wurde die Anwendbarkeit des PGSS Verfahrens gezeigt. Dabei konnten sowohl Komposite aus unterschiedlichen Materialkombinationen als auch mit hohem Anteil an Flüssigkeit hergestellt werden. Es wurden Honig und Rum in Rizinusfett, flüssige Fischwürzung und flüssiger Rooibos-Extrakt in Palmfett sowie Kirschwasser in Schokolade verkapselt.

Anbieter: Thalia AT
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