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Mathematikkommission: Geometrie 1 - Kom

Geometrie 1 - Kommentierte Lösungen (Print inkl. E-Book Edubase, Neuauflage 2024)

Dieses Buch richtet sich an alle, die Freude haben am Lösen mathematischer Probleme und die etwas Geduld und Ausdauer dafür mitbringen. Es ist sehr vielseitig einsetzbar – in der Freizeit, im Schulunterricht, im Rahmen der Begabtenförderung und in AGs. Die überwiegend mehrschrittigen Aufgaben können unabhängig voneinander bearbeitet werden. Die bunte Mischung macht Lust darauf, einfach „loszulegen“: Zugänge finden, Ideen entwickeln und Lösungsansätze ausprobieren.Konkret geht es beispielsweise um Fragen wie:<ul><li>Wie können LEGO-Mauern stabil gebaut werden?</li><li>Welche falsch gekürzten Brüche sind trotzdem richtig?</li><li>Wieso können quadratische Gleichungen auch mehr als zwei Lösungen haben?</li><li>Wie passen regelmäßige Vielecke ineinander?</li><li>Wie findet man faire Regeln für Würfelspiele?</li></ul>Die Aufgaben im ersten Teil sind mit elementaren mathematischen Methoden lösbar, also bereits für Grundschule und Unterstufe geeignet. Für die Probleme des zweiten Teils werden Kenntnisse der Mittelstufe vorausgesetzt, für die des dritten Teils teilweise auch Methoden, die erst in der Oberstufe vermittelt werden. An manchen Fragestellungen des vierten Teils dürften selbst erfahrene Mathematiker zu knobeln haben. Daher werden ausführliche Lösungen sowie Hinweise auf alternative Lösungswege bereitgestellt – sie machen etwa drei Viertel des Buchumfangs aus. Für einige Aufgaben sind außerdem Kopiervorlagen online abrufbar.Der AutorHeinz Klaus Strick 
 studierte die Fächer Mathematik und Physik an der Universität zu Köln. 37 Jahre lang war er Lehrer an einem Gymnasium in Leverkusen, zuletzt 21 Jahre auch Schulleiter der Schule. Durch seine fachdidaktischen Aufsätze, Schulbücher, Vorträge und Lehraufträge an verschiedenen Universitäten, Mathematik-Kalender (Mathematik-ist-schön-Website) sowie mehrere populärwissenschaftliche Sachbücher wirbt er dafür, sich mit Mathematik zu beschäftigen. Seit 2006 macht er jeden Monat bei 
 Spektrum der Wissenschaft
 auf bedeutende Mathematikerinnen und Mathematiker und deren geniale Ideen aufmerksam. Für seine Aktivitäten wurde ihm 2002 der Archimedes-Preis der MNU verliehen, 2023 das Bundesverdienstkreuz.

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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.

Geometrie 1 - Kommentierte Lösungen (Print inkl. E-Book Edubase, Neuauflage 2024)

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