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Appling J: Math Survival Guide: Tips for
Science Student, 3E

Math Survival Guide: Tips for Science Student, 3E

Working Guides to Estimating & Forecasting

The text considers Simple Linear Regression and ask what is it doing? how good is it? how accurate is it? and how can we use it to create estimates? The book considers all this and looks at how you can exploit this transformability and use the capability of Simple Linear Regression.

Best Fit Lines and Curves, and Some Mathe-Magical Transformations (Volume III of the Working Guides to Estimating &amp; Forecasting series) concentrates on techniques for finding the Best Fit Line or Curve to some historical data allowing us to interpolate or extrapolate the implied relationship that will underpin our prediction. A range of simple ‘Moving Measures’ are suggested to smooth the underlying trend and quantify the degree of noise or scatter around that trend. The advantages and disadvantages are discussed and a simple way to offset the latent disadvantage of most Moving Measure Techniques is provided. Simple Linear Regression Analysis, a more formal numerical technique that calculates the line of best fit subject to defined ‘goodness of fit’ criteria. Microsoft Excel is used to demonstrate how to decide whether the line of best fit is a good fit, or just a solution in search of some data. These principles are then extended to cover multiple cost drivers, and how we can use them to quantify 3-Point Estimates.With a deft sleight of hand, certain commonly occurring families of non-linear relationships can be transformed mathe-magically into linear formats, allowing us to exploit the powers of Regression Analysis to find the Best Fit Curves. The concludes with an exploration of the ups and downs of seasonal data (Time Series Analysis). Supported by a wealth of figures and tables, this is a valuable resource for estimators, engineers, accountants, project risk specialists as well as students of cost engineering.

And Some Mathe-Magical Transformations

Best Fit Lines & Curves

This volume covers the analytics revolution in Industry 4.0 for the mother industries like mining, oil &amp; gas, steel and so forth. It fousses on use of advanced analytics and artificial intelligence to improve the business decisions aimed to increase the quality and quantity of mother industries' products.

Traditional Industries

Advanced Analytics for Industry 4.0

Essays in Developmental Psychology

Perspectives from Developmental Psychology

Attitudes and Emotions Towards Mathematics

This practical guide to probability and statistics explains these concepts that underpin all professional estimating. Alan Jones considers what are called Measures of Central Tendency; Means, Modes and Medians, describing the differences, relevance and uses for each in the context of Estimating and the like.

Probability, Statistics and Other Frightening Stuff (Volume II of the Working Guides to Estimating &amp; Forecasting series) considers many of the commonly used Descriptive Statistics in the world of estimating and forecasting. It considers values that are representative of the ‘middle ground’ (Measures of Central Tendency), and the degree of data scatter (Measures of Dispersion and Shape) around the ‘middle ground’ values.A number of Probability Distributions and where they might be used are discussed, along with some fascinating and useful ‘rules of thumb’ or short-cut properties that estimators and forecasters can exploit in plying their trade. With the help of a ‘Correlation Chicken’, the concept of partial correlation is explained, including how the estimator or forecaster can exploit this in reflecting varying levels of independence and imperfect dependence between an output or predicted value (such as cost) and an input or predictor variable such as size.Under the guise of ‘Tails of the unexpected’ the book concludes with two chapters devoted to Hypothesis Testing (or knowing when to accept or reject the validity of an assumed estimating relationship), and a number of statistically-based tests to help the estimator to decide whether to include or exclude a data point as an ‘outlier’, one that appears not to be representative of that which the estimator is tasked to produce. This is a valuable resource for estimators, engineers, accountants, project risk specialists as well as students of cost engineering.

Probability, Statistics and Other Frightening Stuff

Dieses Lehrbuch führt in die Standardinhalte der Vorlesungen über Theoretische Physik der Newtonschen und analytische Mechanik unter besonderer Berücksichtigung der speziellen Bedürfnisse von Lehramtsstudierenden ein. Im Vordergrund stehen dabei die grundlegenden Konzepte basierend auf Symmetrieprinzipien.BesonderheitenDie für das Verständnis der theoretischen Physik unabdingbaren mathematischen Methoden werden parallel zu den eigentlichen physikalischen Lernhinhalten bereitgestellt und alle Rechnungen mit ausführlichen Zwischenschritten vollständig ausgeführt.&nbsp;Die konzeptionellen Grundlagen, insbesondere die mathematische Beschreibung werden sorgfältig herausgearbeitet.&nbsp;Dies ermöglicht ein vertieftes Verständnis für die moderne Beschreibung der Naturgesetze und erleichtert den Einstieg für die weiterführenden Vorlesungen beträchtlich.InhaltEinführung in die theoretische Physik - Newtonsche Mechanik - Analytische Mechanik - AnwendungenZielgruppeDas Buch richtet sich an Bachelorstudierende der Physik und im Besonderen für das Gymnasiallehramt.VorkenntnisseAuf Abiturniveau werden&nbsp;Grundkenntnisse der Analysis, der linearen Algebra und der klassischen Mechanik und Elektrodynamik vorausgesetzt.Der AutorHendrik van Hees
 ist Akademischer Rat am Institut für Theoretische Physik an der Goethe-Universität Frankfurt. Neben seiner Forschungstätigkeit im Bereich der theoretischen Schwerionenphysik ist er für die Lehre der theoretischen Physik für Studierende des gymnasialen Lehramts zuständig.

Dieses Lehrbuch in drei Bänden führt in die Standardinhalte der Vorlesungen über Theoretische Physik (klassische Mechanik, Elektrodynamik und Quanten- und Relativitätstheorie) unter besonderer Berücksichtigung der speziellen Bedürfnisse von Lehramtsstudierenden ein. Im Vordergrund stehen dabei die grundlegenden Konzepte basierend auf Symmetrieprinzipien. Der vorliegende 1. Band behandelt die Newtonsche und analytische Mechanik.&nbsp;BesonderheitenDie konzeptionellen Grundlagen der klassischen Mechanik, insbesondere die mathematische Beschreibung von Raum und Zeit sowie der Begriff des Inertialsystems werden sorgfältig herausgearbeitet. Die für das Verständnis der theoretischen Physik unabdingbaren mathematischen Methoden werden parallel zu den eigentlichen physikalischen Lernhinhalten bereitgestellt und alle Rechnungen mit ausführlichen Zwischenschritten vollständig ausgeführt.&nbsp;Neben einer ausführlichen Behandlung der Newtonschen Mechanik mit den üblichen Beispielen zum freien Fall in Erdnähe, dem harmonischen Oszillator und dem Kepler-Problem der Planetenbewegung nimmt das Hamiltonsche Prinzip der kleinsten Wirkung und die ausführliche Behandlung der Symmetrieprinzipien und des Noether-Theorems einen breiten Raum ein. Dies ermöglicht ein vertieftes Verständnis für die moderne Beschreibung der Naturgesetze und erleichtert den Einstieg für die weiterführenden Vorlesungen beträchtlich, insbesondere der Quanten- und Relativitätstheorie.&nbsp;Inhalt1. Kinematik und Dynamik der Newtonschen Mechanik und Erhaltungssätze, 2. Newtonsches Gravitationsgesetz und Himmelsmechanik, 3. Bewegung in beschleunigten Bezugssystemen, 4. Analytische Mechanik und das Noether-Theorem in Lagrangescher und Hamiltonscher Formulierung, 5. Anwendungen auf die Bewegung starrer Körper und Kreiseltheorie.ZielgruppeDas Buch richtet sich an Bachelor-Studierende der Physik und im Besonderen an Studierende der Physik für das Gymnasiallehramt. Dabei wird dem besonderen Bedarf dieser Zielgruppe einer möglichst einfachen Einführung in die mathematischen Methoden &nbsp;Rechnung getragen.VorkenntnisseVorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Analysis, der linearen Algebra und der klassischen Mechanik und Eektrodynamik auf Abiturniveau.

Theoretische Physik und mathematische Methoden klar erklärt

Mechanik für das gymnasiale Lehramt

Collins 11+ Practice

Exam Board: GL AssessmentLevel &amp; Subject: 11+ MathsSuitable for the 2026 testsPractice for your 11+ test in short, quick question bursts

For the 2026 Gl Assessment Tests

11+ Maths Quick Practice Tests Age 10-11 (Year 6) Book 3

Vladimir I. Arnold - Collected Works

This volume 5 of the Collected Works includes papers written by V.I. Arnold, one of the most outstanding mathematicians of all times, during the period from 1986 to 1991. Arnold’s work during this period covers symplectic topology, contact geometry and wave propagation, quasicrystals, dynamics of intersections, bifurcations, and catastrophe theory. 
He was seriously concerned with decaying mathematical education in Russia and worldwide — one can see this in several articles translated for this volume. Of particular interest are the sets of problems which Arnold collected under the name “Mathematical Trivium” — in his opinion, any math or physics university graduate should be able to solve any problem from that list. The reader will also enjoy perusing several interviews with Arnold, as well as his remarkable warm memories about Ya.B. Zeldovich and his teacher A.N. Kolmogorov. One of Arnold’s papers on catastrophe theory translated for this volume also contains a beautiful translation of E.A. Baratynsky’s poem made by A.B. Givental.The book will be of interest to the wide audience from college students to professionals in mathematics or physics and in the history of science.

Symplectic Topology, Dynamics of Intersections, and Catastrophe Theory 1986–1991

VLADIMIR I. ARNOLD—Collected Works

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

An essential guide for tackling outliers and anomalies in machine learning and data science. In recent years, machine learning (ML) has transformed virtually every area of research and technology, becoming one of the key tools for data scientists. Robust machine learning is a new approach to handling outliers in datasets, which is an often-overlooked aspect of data science. Ignoring outliers can lead to bad business decisions, wrong medical diagnoses, reaching the wrong conclusions or incorrectly assessing feature importance, just to name a few. Fundamentals of Robust Machine Learning offers a thorough but accessible overview of this subject by focusing on how to properly handle outliers and anomalies in datasets. There are two main approaches described in the book: using outlier-tolerant ML tools, or removing outliers before using conventional tools. Balancing theoretical foundations with practical Python code, it provides all the necessary skills to enhance the accuracy, stability and reliability of ML models. Fundamentals of Robust Machine Learning readers will also find: <ul><li>A blend of robust statistics and machine learning principles</li><li>Detailed discussion of a wide range of robust machine learning methodologies, from robust clustering, regression and classification, to neural networks and anomaly detection</li><li>Python code with immediate application to data science problems</li></ul> Fundamentals of Robust Machine Learning is ideal for undergraduate or graduate students in data science, machine learning, and related fields, as well as for professionals in the field looking to enhance their understanding of building models in the presence of outliers.

Handling Outliers and Anomalies in Data Science

Fundamentals of Robust Machine Learning

Fundamentals of Practical Reliability Engineering

Dieses Buch ist Open-Access und bietet viele mathematische Überraschungen. Es gibt viele faszinierende Ergebnisse, die nicht in Lehrbüchern erscheinen, obwohl sie mit guten Kenntnissen der Sekundarschulmathematik zugänglich sind. Dieses Buch stellt eine Auswahl dieser Ergebnisse vor, darunter die mathematische Formalisierung von Origami, Konstruktionen mit Lineal und Zirkel (und anderen Instrumenten), die Fünf- und Sechs-Farben-Theoreme, eine Kostprobe der Ramsey-Theorie und wenig bekannte Theoreme, die durch mathematische Induktion bewiesen werden.

Zu den überraschendsten Theoremen gehören das Mohr-Mascheroni-Theorem, das besagt, dass alle klassischen Konstruktionen die mit Lineal und Zirkel ausgeführt werden können, tatsächlich sogar nur mit einem Zirkel ausgeführt werden können, und das Steinersche Theorem, das besagt, dass ein Lineal allein ausreicht, wenn ein einziger Kreis gegeben ist. Der Höhepunkt des Buches ist eine detaillierte Darstellung des rein algebraischen Beweises von Gauß, dass ein regelmäßiges Heptadekagon (ein regelmäßiges Polygon mit siebzehn Seiten) mit Lineal und Zirkel konstruiert werden kann.

Obwohl die in diesem Buch verwendete Mathematik elementar ist (euklidische und analytische Geometrie, Algebra, Trigonometrie), werden Schüler und Studenten an weiterführenden Schulen und Hochschulen, Lehrer und andere interessierte Leser gerne die Gelegenheit nutzen, sich der Herausforderung zu stellen, diese überraschenden Theoreme zu verstehen.

Dieses Buch ist Open-Access und bietet viele mathematische Überraschungen. Es gibt viele faszinierende Ergebnisse, die nicht in Lehrbüchern erscheinen, obwohl sie mit guten Kenntnissen der Sekundarschulmathematik zugänglich sind. Dieses Buch stellt eine Auswahl dieser Ergebnisse vor, darunter die mathematische Formalisierung von Origami, Konstruktionen mit Lineal und Zirkel (und anderen Instrumenten), die Fünf- und Sechs-Farben-Theoreme, eine Kostprobe der Ramsey-Theorie und wenig bekannte Theoreme, die durch mathematische Induktion bewiesen werden.Zu den überraschendsten Theoremen gehören das Mohr-Mascheroni-Theorem, das besagt, dass alle klassischen Konstruktionen die mit Lineal und Zirkel ausgeführt werden können, tatsächlich sogar nur mit einem Zirkel ausgeführt werden können, und das Steinersche Theorem, das besagt, dass ein Lineal allein ausreicht, wenn ein einziger Kreis gegeben ist. Der Höhepunkt des Buches ist eine detaillierte Darstellung des rein algebraischen Beweises von Gauß, dass ein regelmäßiges Heptadekagon (ein regelmäßiges Polygon mit siebzehn Seiten) mit Lineal und Zirkel konstruiert werden kann.Obwohl die in diesem Buch verwendete Mathematik elementar ist (euklidische und analytische Geometrie, Algebra, Trigonometrie), werden Schüler und Studenten an weiterführenden Schulen und Hochschulen, Lehrer und andere interessierte Leser gerne die Gelegenheit nutzen, sich der Herausforderung zu stellen, diese überraschenden Theoreme zu verstehen.

Mathematische Überraschungen

Advanced Engineering Mathematics, 11th Edition, is known for its comprehensive coverage, careful and correct mathematics, outstanding exercises, and self-contained subject matter parts for maximum flexibility. It opens with ordinary differential equations and ends with the topic of mathematical statistics. The analysis chapters address: Fourier analysis and partial differential equations, complex analysis, and numeric analysis. The book is written by a pioneer in the field of applied mathematics. This comprehensive volume is designed to equip students and professionals with the mathematical tools necessary to tackle complex engineering challenges and drive innovation. &nbsp; This edition of the text maintains those aspects of the previous editions that have led to the book being so successful. In addition to introducing a new appendix on emerging topics in applied mathematics, each chapter now features a dedicated section on how mathematical modeling and engineering can address environmental and societal challenges, promoting sustainability and ethical practices. This edition includes a revision of the problem sets, making them even more effective, useful, and up-to-date by adding the problems on open-source mathematical software.

Advanced Engineering Mathematics, International Adaptation

Math Survival Guide: Tips for Science Student, 3E

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