Günter Faes Bücher

Scilab ist eine sehr leistungsfähige open source Software zur Durchführung von numerischen Berechnungen. Dadurch, dass Scilab als Alternative zu MATLAB entwickelt wurde, ist die Syntax zu MATLAB sehr ähnlich. Scilab ist eine mächtige, ständig wachsende mathematische Arbeitsumgebung und wird in diesem Buch auf Basis der Version 5.4.1 beschrieben. Scilab wird dabei nicht nur durch das Scilab-Konsortium ständig weiterentwickelt, sondern auch durch eine weltweite Scilab-Anwendergemeinschaft. Dadurch bleibt Scilab immer aktuell. Sie können sicher sein, auch Lösungen für Ihre Anforderungen zu finden! In diesem Buch werden keine Scilab-Voraussetzungen erwartet! Anhand von einfachen Beispielen werden Sie ein sicherer Scilab-Anwender! Die Themenbereiche dieser Einführung gehen über die Scilab-Oberfläche, die verschiedenen Datenobjekte (...Vektoren, Matrizen, ...), Gleichungssysteme, grafische Möglichkeiten, dem Modulmanager ATOMS, dem Programmieren eigener Funktionen bis zu Xcos zur Simulation diskreter und kontinuierlicher dynamischer Systeme. Beispiele können Sie über die Internetseite www.scilab.faes.de herunterladen.

Statistik spielt in unserem sozialen, wirtschaftlichen Umfeld eine unbestreitbare Rolle. Die Basis der statistischen Aussagen sind Daten, deren Bearbeitung und Auswertung in der Regel mit teuren kommerziellen Programmen durchgeführt werden.Das statistische Programm R ist allerdings hier die Ausnahme! R ist ein frei erhältliches Programm zur Durchführung statistischer Analysen! Das heißt, Sie können völlig kostenfrei R auf Ihren Computer installieren und anwenden.Dieses Buch soll Ihnen helfen, R als Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung zu nutzen.Wenn Sie noch nichts über R wissen, kein Problem! Diese Einführung wird Sie zu einem sicheren Anwender machen. Und das auf einem betont einfachen und nachvollziehbaren Weg! Sie werden durch diese Einführung von der Installation, den ersten Gehversuchen in der R-Umgebung und der statistischen Datenanalyse bis zum Schreiben eigener Funktionen geführt.Wenn Sie bisher nur R gelegentlich angewendet haben, können Sie Ihr Wissen vertiefen und werden in der Anwendung von R sicherer und effektiver.Für beide Lesergruppen gilt, betrachten Sie dieses Buch als Kochbuch!Mit diesem Buch wird insbesondere der Lernende und der Praktiker angesprochen. Zur Unterstützung dient auch die Internetseite www.r-statistik.de.3. überarbeitete und ergänzte Auflage

Wenn Sie den Titel des Buches lesen und Sie noch nichts von Julia gehört haben, drängen sich Ihnen bestimmt diese Fragen auf: Datenanalyse mit Julia? Was ist Julia überhaupt? Um die erste Frage direkt zu beantworten: Ja, das ist möglich und Inhalt dieses Buches! Die Programmiersprache Julia ist noch recht neu, genießt in den letzten Jahren aber eine steigende Sichtbarkeit und hat das Potenzial, neben Python und der Statistikumgebung R, ein wichtiges Werkzeug für den Datenanalysten zu werden. In diesem Buch werden keine Julia-Voraussetzungen erwartet! Die Julia-Kenntnisse werden Ihnen aus datenanalytischer Sicht durch dieses Buch vermittelt. Die datenanalytischen Themenbereiche erstrecken sich über die beschreibende Statistik, Verteilungstests, lineare Regressionsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse und lernende Verfahren (Entscheidungsbaum, Neuronales Netz) bis zum Schreiben eigener Julia-Funktionen.