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Pascucci A: Elementare
Wahrscheinlichkeitstheorie II

Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie II

Stochastische Analysis

Matherad. Ausgabe ab 2025

Das Matherad strukturiert den gesamten Unterricht. Auf dem großen Poster (A0) sind alle Themen des Mathematikunterrichts für die Klassen 1 und 2 abgebildet. Jedes Kind schreitet individuell in seinem eigenen Tempo voran. Die Inhalte in der Radmitte werden gemeinsam in der Klasse vermittelt und bearbeitet.

<ul><li>Poster (A0) mit den Themen für die Klassen 1 und 2</li></ul>

Das Besondere
<ul><li>individualisierter Unterricht wird mit dem Matherad Poster strukturiert</li><li>
transparenter Lernweg</li><li>ideal für den jahrgangsgemischten Unterricht</li></ul>

Das Matherad strukturiert den gesamten Unterricht. Auf dem großen Poster (A0) sind alle Themen des Mathematikunterrichts für die Klassen 1 und 2 abgebildet. Jedes Kind schreitet individuell in seinem eigenen Tempo voran. Die Inhalte in der Radmitte werden gemeinsam in der Klasse vermittelt und bearbeitet.

<ul><li>Poster (A0) mit den Themen für die Klassen 1 und 2</li></ul>

Das Besondere
<ul><li>individualisierter Unterricht wird mit dem Matherad Poster strukturiert</li><li>
transparenter Lernweg</li><li>ideal für den jahrgangsgemischten Unterricht</li></ul>

Poster Matherad Klasse 1/2

Matherad 1/2

Numerical Applications in R and Python

Portfolio Management in Continuous Time

Essays in Developmental Psychology

Perspectives from Developmental Psychology

Attitudes and Emotions Towards Mathematics

Was man über Mathematik wissen kann, ohne es können zu müssen

Allgemeinbildung Mathematik

An accessible resource to help you puzzle out logic concepts Logic For Dummies, 2nd Edition explains all the varied ways we use logic in philosophy, science, and everyday life. College students taking a logic course and lifelong learners alike can benefit from this accessible guide to logic concepts--such as syllogisms, constructing proofs and refutations, propositional and predicate logic, symbolic logic, modal and fuzzy logic, deductive and inductive reasoning, and beyond. With real-world examples, fun logic problems, and fully worked out proofs, you have plenty of opportunities to follow along and apply what you've learned. Logic For Dummies, 2nd Edition helps you connect the logical dots! Inside: <ul> <li>Grasp formal and informal logic with clear explanations and practice problems</li> <li>See how logic shows up in everyday life and discover how to spot logical fallacies</li> <li>Work through logical proofs and refutations, with answer explanations to strengthen your understanding</li> <li>Sharpen your ability to reason through complex issues with truth tables</li> </ul> Logic For Dummies, 2nd Edition is the logical choice for anyone who wants or needs to learn the concepts, theories, and formulas of logical reasoning.

Logic For Dummies

Fundamentals and Applications

Graph Theory

Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar. Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntnissen der Statistik, die sich anhand kompakter Darstellungen von jeweils etwa 30 Seiten über weiterführende Themen der angewandten Statistik informieren möchten. Zum anderen ist das Buch geeignet für Studierende aus höheren Semestern in Studiengängen, in denen die adäquate und tiefergehende Analyse empirischer Daten von zentraler Bedeutung ist.Die HerausgeberJan Gertheiss ist Professor für Statistik und Data Science an der Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im anwendungsorientierten und -motivierten statistischen Lernen.Matthias Schmid ist Professor für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Regressionsmodellierung, der Analyse von Überlebenszeiten und des statistischen Lernens.Martin Spindler ist Professor für Statistik an der Universität Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen sowohl in&nbsp;der Theorie als auch der Anwendung non maschinellem Lernen, Deep Learning und Causal Machine Learning.

Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar. Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntnissen der Statistik, die sich anhand kompakter Darstellungen von jeweils etwa 30 Seiten über weiterführende Themen der angewandten Statistik informieren möchten. Zum anderen ist das Buch geeignet für Studierende aus höheren Semestern in Studiengängen, in denen die adäquate und tiefergehende Analyse empirischer Daten von zentraler Bedeutung ist.

Handbuch fortgeschrittener Modelle, Methoden und Konzepte

Moderne Verfahren der Angewandten Statistik

Das Zahlenbuch. Ausgabe ab 2022

Weitere Informationen zu diesem Produkt finden Sie unter www.klett.de.

Förderkommentar Lernen Klasse 4

Das Zahlenbuch 4

EMIL@A-stat

Arbeitsbuch zum Studienbeginn in Bachelor-Studiengängen

Vorkurs Mathematik

Data-Directed Mathematical Modeling

Studierende finden in diesem Buch einen strukturierten Leitfaden, um KI-Chatbots wie ChatGPT gezielt und verantwortungsbewusst in Seminar- und Abschlussarbeiten einzusetzen. Anhand praxisnaher KI-Einsatzbeispiele begleitet das Buch den gesamten Forschungs- und Schreibprozess – von der Ideenfindung über die Literaturrecherche und Datenanalyse bis hin zum wissenschaftlichen Schreiben und sprachlichen Feinschliff.
Mit leicht verständlichen Anleitungen, beispielhaften Prompt-Vorlagen und klaren Hinweisen auf typische Fehler unterstützt das Buch dabei, wissenschaftliches Arbeiten mit KI nicht nur effizienter, sondern auch inhaltlich fundierter und qualitativ hochwertiger zu gestalten. Gleichzeitig zeigt es, wie bei der Nutzung von KI im wissenschaftlichen Kontext akademische Integrität durch Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Eigenleistung gewahrt bleibt.&nbsp;
Dieses Buch ist ein unverzichtbarer Begleiter für Studierende aller Fachrichtungen sowie für Lehrende, die Studierende kompetent im digitalen Wandel begleiten möchten.
Der Inhalt
<ul>
<li>Einleitung: Studium im digitalen Wandel</li>
<li>Technischer Hintergrund: LLM und wie sie funktionieren</li>
<li>Prompt Engineering: Effektive Anfragen schreiben</li>
<li>Praktische KI-Unterstützung: Von der Konzeption bis zum Feinschliff</li>
<li>Dokumentation: Transparenz und richtige Darstellung</li>
<li>Tools: Aktuelle KI-Produkte</li>
<li>Abschluss: Fazit und Ausblick</li>
</ul>
Der Autor
Prof. Dr. Fabian Lang ist Professor für Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule Hannover und forscht zu digitaler Transformation, Analytics und Künstlicher Intelligenz sowie unternehmerischer Entscheidungsunterstützung.

Ein Praxisleitfaden für Studierende mit Handlungsempfehlungen, Prompt-Beispielen und kritischer Einordnung

Künstliche Intelligenz in Seminar- und Abschlussarbeiten

Annals of Mathematics Studies

A comprehensive new theory of adelic line bundles on quasi-projective varieties over finitely generated fieldsThis book introduces a comprehensive theory of adelic line bundles on quasi-projective varieties over finitely generated fields, developed in both geometric and arithmetic contexts. In the geometric setting, adelic line bundles are defined as limits of line bundles on projective compactifications under the boundary topology. In the arithmetic setting, they are defined as limits of Hermitian line bundles on projective arithmetic compactifications, also under the boundary topology. After establishing these foundational definitions, the book uses the theory to explore key concepts such as intersection theory, effective sections, volumes, and positivity of adelic line bundles. It also applies these results to study height functions of algebraic points and prove an equidistribution theorem on quasi-projective varieties. This theory has broad applications in the study of numerical, dynamical, and Diophantine properties of moduli spaces, quasi-projective varieties, and varieties over finitely generated fields.

Adelic Line Bundles on Quasi-projective Varieties

Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie II

Bibliografische Angaben

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Weitere Titel zum Thema