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By Daniel Bättig

​Angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem machine helfen, nicht direkt messbare Grössen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Grössen zu berechnen. Wie dabei vorgegangen werden kann, von der systematischen Sammlung von Daten, von der Frage wie Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden kann, bis hin zu Regressionsmodellen, spannt das Buch den Bogen. Durch seinen systematischen Aufbau mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seine in vielen Kursen erprobte Didaktik ist das Buch excellent für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.

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Sind aussergewöhnliche Beobachtungen vorhanden? Handelt es sich um Messwerte aus einem Experiment oder um Beobachtungen? 20 Tab. 2009) 1 Eine Einführung und ein Überblick Land durch. 11 zeigt die Ausgaben der öffentlichen Hand für Forschung und Entwicklung von neun Regionen in Europa. Ist es möglich, eine Rangliste der Regionen nach ihren Ausgaben für Forschung und Entwicklung zu machen? 12 Die Staaten der Europäischen Union publizieren jeden Monat ihre Arbeitslosenquoten. Versuchen Sie herauszufinden, ob die Quoten bei allen Staaten gleich gemessen werden und damit die Daten verglichen werden können.

Die beobachtete Schmerzminderung könnte auch aus folgenden Gründen erfolgen: wegen des Vertrauens der Probanden in die neue Therapie oder in die behandelnden Ärzte, oder auch einfach, weil Magenschmerzen auch ohne medizinische Einflussnahme kleiner werden können. ⊔ ⊓ Damit der Einfluss der untersuchenden Personen bei Probanden nicht zu verfälschten und bedeutungslosen Resultaten führt, sollten Versuche mit Kontrollgruppen gemacht werden. Hier eine kleine Geschichte dazu aus [10] und [12]: One day, when I was a junior medical student, a very important Boston surgeon visited the school and delivered a great treatise on a large number of patients who had undergone successful operations for vascular reconstruction.

Es ist aber nicht überraschend, dass aus Kosten- und Zeitgründen kaum alle Faktoren und zugehörigen Niveaus einer Grösse berücksichtigt werden. Man fixiert daher unbedeutende Faktoren meist auf einem Niveau. Lässt man zu viele Faktoren auf einem Niveau fixiert, ist die Experimentierumgebung zu klein und die Untersuchung beschränkt sich auf eine zu spezielle Situation. Man sagt, dass der Wirkungsraum (engl. inference space) der Untersuchung zu klein wird. Die Kunst, Experimente einzurichten, besteht darin, diejenigen wenigen Faktoren zu bestimmen und kontrolliert variieren zu lassen, die einen dominierenden Einfluss auf die untersuchte Grösse haben und die anderen Faktoren auf einem Niveau einzufrieren, sodass die Resultate trotzdem für einen grossen Wirkungsraum aussagekräftig sind.

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