… also see the dissertation by Prof. Dr. Christian H. Weiß.
John Wiley & Sons, Inc.,
Chichester, 2018.
304 pages, hardcover.
ISBN 978-1-119-09696-2
Christian H. Weiß
An
Introduction to
Discrete-Valued
Time Series
About the book
(…) The present book intends to be an introductory text to the field of discrete-valued time series, and to present the subject with a good balance between theory and application. It covers common models for time series of counts as well as for categorical time series, and it works out their most important stochastic properties. It provides statistical approaches for analyzing discrete-valued time series, and it exemplifies their practical implementation in a number of data examples. It does not constitute a purely mathematical treatment of the considered topics, but tries to be accessible to users from all those areas where discrete-valued time series arise and need to be analyzed. Inspired by the seminal time series book by Box & Jenkins (1970), there is a strong emphasis on models and methods “possessing maximum simplicity”, but it also provides background and references on more sophisticated approaches. Furthermore, following again the example of Box & Jenkins, the book also includes a part on methods from statistical process control, for the monitoring of a discrete-valued process.
The book is aimed at academics at graduate level having a basic knowledge of mathematics (calculus, linear algebra) and statistics. In addition, elementary facts about time series and stochastic processes are assumed, as they are typically taught in basic courses on time series analysis (also see the textbooks listed above on time series analysis). To allow the reader to refresh their knowledge and to make this book more self-contained, Appendix B contains background information on, for example, Markov chains and ARMA models. Besides putting the reader in a position to analyze and model the discrete-valued time series occurring in practice, the book can also be used as a textbook for a lecture on this topic. The author has already used parts of the book in courses about discrete-valued time series. To support both its application in practice and its use in teaching, ready-made software implementations for the data examples and numerical examples are available to accompany the book. Although such implementations are generally not restricted to a particular software package, the program codes are written in the R language (R Core Team, 2016), since R is freely available to everyone. But each of the examples in this book could have been done with another computational software like Matlab or Mathematica as well. All the R codes, and most of the datasets, are provided on a companion website, see Appendix C for details. (…)
Contents:
1. Introduction
- Count Time Series
- A First Approach for Modeling Time Series of Counts: The Thinning-based INAR(1)Model
Notation and Characteristics of Count Distributions ♦ The INAR(1) Model for Time-dependent Counts ♦ Approaches for Parameter Estimation ♦ Model Identification ♦ Checking for Model Adequacy ♦ A Real-data Example ♦ Forecasting of INAR(1) Processes
- Further Thinning-based Models for Count Time Series
Higher-order INARMA Models ♦ Alternative Thinning Concepts ♦ The Binomial AR Model ♦ Multivariate INARMA Models
- INGARCH Models for Count Time Series
Poisson Autoregression ♦ Further Types of INGARCH Models ♦ Multivariate INGARCH Models
- Further Models for Count Time Series
Regression Models ♦ Hidden-Markov Models ♦ Discrete ARMA Models
- A First Approach for Modeling Time Series of Counts: The Thinning-based INAR(1)Model
- Categorical Time Series
- Analyzing Categorical Time Series
Introduction to Categorical Time Series Analysis ♦ Marginal Properties of Categorical Time Series ♦ Serial Dependence of Categorical Time Series
- Models for Categorical Time Series
Parsimoniously Parametrized Markov Models ♦ Discrete ARMA Models ♦ Hidden-Markov Models ♦ Regression Models
- Analyzing Categorical Time Series
- Monitoring Discrete-Valued Processes
- Control Charts for Count Processes
Introduction to Statistical Process Control ♦ Shewhart Charts for Count Processes ♦ CUSUM Charts for Count Processes ♦ EWMA Charts for Count Processes
- Control Charts for Categorical Processes
Sample-based Monitoring of Binary Processes ♦ Sample-based Monitoring of Categorical Processes ♦ Continuously Monitoring Binary Processes ♦ Continuously Monitoring Categorical Processes
- Control Charts for Count Processes
- Appendices
- Examples of Count Distributions
Count Models for an Infinite Range ♦ Count Models for a Finite Range ♦ Multivariate Count Models
- Basics about Stochastic Processes and Time Series
Stochastic Processes: Basic Terms and Concepts ♦ Discrete-Valued Markov Chains ♦ ARMA Models: Definition and Properties ♦ GARCH Models ♦ VARMA Models
- Computational Aspects
Some Comments about the Use of R ♦ List of R Codes ♦ List of Datasets
- Examples of Count Distributions
De Gruyter Oldenbourg Verlag,
Berlin, 2017.
391 Seiten, broschürt, € 39,95.
ISBN 978-3-11-042521-5
Christian H. Weiß
Mathematica
und Wolfram Language
Einführung –
Funktionsumfang –
Praxisbeispiele
Produktinfo:
Dieses Werk stellt eine kompakte und zugleich umfassende Einführung zu Mathematica dar, einem sehr populären und äußerst vielseitigen Computeralgebrasystem, welches auf der Programmiersprache Wolfram Language beruht. Mathematica bietet ein breites Repertoire mathematischer Funktionen aus diversen Teilgebieten der Mathematik an, von denen zahlreiche im Buch vorgestellt werden. Darüberhinaus bietet die Software aber auch zu einer Vielzahl weiterer Themengebiete Funktionalitäten an, etwa zur Bild- und Audiobearbeitung zur Datenanalyse und zur Textbearbeitung. Sie verfügt über umfassende grafische Fähigkeiten, eignet sich dank diverser Animations- und Präsentationsmöglichkeiten zum Einsatz in der Lehre, und bietet eine extrem umfangreiche und tagesaktuelle Wissensdatenbank. Dieser vielfältigen Anwendbarkeit trägt das Buch Rechnung und führt breitgefächert in zentrale Funktionalitäten ein, stets ausführlich erläutert anhand von Beispielen. Dabei geht es von der Mathematica-Version 11 aus, ist aber auch für Nutzer anderer Versionen nahezu uneingeschränkt geeignet.
Aus dem Inhalt:
- Grundlagen der Arbeit mit Mathematica
- Erste Schritte in Mathematica
- Das Programm Mathematica
Versionen und Kompatibilität ♦ Die Mathematica-Hilfe nutzen ♦ Eingabehilfen in Mathematica ♦ Die Dateitypen von Mathematica ♦ Darstellung von Ausdrücken ♦ Berechnungen in Notebooks ♦ Mathematica konfigurieren ♦ Pakete laden
- Datenverwaltung bei Mathematica
Variablen ♦ Listen ♦ Eindimensionale Listen erstellen ♦ Listen bearbeiten ♦ Höherdimensionale Listen ♦ Formatierung von Listen ♦ Funktionen auf Ausdrücke anwenden ♦ Import und Export von Daten
- Mathematica als Rechenwerkzeug
Zahlen und Zahlbereiche ♦ Numerische Berechnungen ♦ Symbolische Ausdrücke ein- und ausgeben ♦ Symbolisches Rechnen und Termumformungen
- Grafiken erstellen mit Mathematica
Elementare Grafikobjekte und Grafiktypen ♦ Maßgeschneiderte Grafiken erzeugen ♦ 2D-Grafikobjekte anpassen ♦ 3D-Grafikobjekte anpassen ♦ Grafiken nachbearbeiten mit der Maus ♦ Grafiken nachbearbeiten mit der Grafikpalette
- Mathematik mit Mathematica
- Funktionen in Mathematica
Funktionen ♦ Funktionen definieren ♦ Berechnungen mit Funktionen ♦ Folgen ♦ Verzweigungen und Schleifen ♦ Funktionsgraphen zeichnen ♦ Reellwertige Funktionen f(x) einer Variablen ♦ Reellwertige Funktionen f(x,y) zweier Variablen ♦ Konturgrafiken ♦ Parametrisch definierte Funktionen zeichnen ♦ Interpolation ♦ Exkurs: Funktionen programmieren und Pakete erstellen ♦ Exkurs: Muster und Regeln
- Analysis
Grenzwerte ♦ Differentiation von Funktionen ♦ Integration von Funktionen ♦ Extremwertbestimmung ♦ Reihendarstellung und Transformation von Funktionen ♦ Differentialgleichungen ♦ Funktionentheorie
- Lineare Algebra
Vektoren und Matrizen ♦ Exkurs: Dünn besetzte Matrizen ♦ Verfahren der Linearen Algebra ♦ Numerische Lineare Algebra
- Algebra und Zahlentheorie
Elementare Zahlentheorie ♦ Polynome ♦ Gleichungen ♦ Algebraische Kurven und Flächen ♦ Algebraische Zahlkörper ♦ Gruppentheorie
- Geometrie
Geometrische Regionen und deren Eigenschaften ♦ Netzbasierte Regionen ♦ Geometrische Transformationen
- Graphentheorie
Graphen zeichnen ♦ Eigenschaften von ungerichteten Graphen ♦ Eigenschaften von gerichteten Graphen
- Wahrscheinlichkeitstheorie
Zufallsvariablen und Verteilungen ♦ Exkurs: Integration von R ♦ Stochastische Prozesse ♦ Markov-Ketten ♦ ARMA-Prozesse
- Funktionen in Mathematica
- Mathematica in der Praxis
- Mathematica als Nachschlagewerk
Kalendarische Berechnungen ♦ Physikalische Konstanten und chemische Elemente ♦ Einheiten und Messinstrumente ♦ Geographische und astronomische Funktionalitäten ♦ Funktionalitäten rund um die Lebenswissenschaften ♦ Weitere Datensammlungen
- Texte schreiben mit Mathematica
Textverarbeitung mit Mathematica ♦ Texte strukturieren ♦ Exkurs: Notebooks und Zellen erzeugen ♦ Überschriften nummerieren ♦ Kopf- und Fußzeilen erstellen ♦ Hyperlinks in Notebooks einfügen ♦ Erstellte Texte in andere Formate exportieren
- Präsentation, Interaktion und Animation
Ausgaben in Notebooks anzeigen ♦ Präsentationsfolien erstellen ♦ Dynamische Objekte erstellen ♦ Interaktive Elemente einsetzen ♦ Interaktive und animierte Grafiken erstellen ♦ Exkurs: Mathematica in der Lehre
- Bildbearbeitung mit Mathematica
Das Image-Objekt für Rastergrafiken♦ Farben korrigieren ♦ Bilder zuschneiden und justieren ♦ Bilder überlagern und filtern ♦ Text- und Bilderkennung
- Musikstücke erzeugen und bearbeiten
Audiosequenzen erzeugen ♦ Audiosequenzen bearbeiten
- Statistische Datenanalyse und -modellierung
Datenaufbereitung ♦ Grafische Darstellung von Daten ♦ Punktgrafiken von Datensätzen ♦ Elementare deskriptive Grafikwerkzeuge ♦ Deskriptive und explorative Statistik ♦ Parameterschätzung und Konfidenzintervalle ♦ Statistische Testverfahren ♦ Regressionsanalyse ♦ Lineare Regression ♦ Nichtlineare Regression ♦ Zeitreihenanalyse ♦ Deskriptive Analyse von Zeitreihen ♦ Modellierung von Zeitreihen
- Simulation und Zufall mit Mathematica
Pseudozufallszahlen verwenden ♦ Stochastische Modelle simulieren ♦ Simulation von Zufallsvariablen ♦ Simulation stochastischer Prozesse ♦ Zufallsstichproben ziehen ♦ Exkurs: Zufall als Werkzeug in der Kunst
- Sequenzen und Zeichenketten
Zeichenketten bearbeiten ♦ Ähnlichkeit von Zeichenketten
- Mathematica als Nachschlagewerk
- Anhänge
- Ein Blick hinter die Kulissen …
Kurzübersicht: Differentiation von Funktionen ♦ Mustererkennung mit Mathematica ♦ Algebraisches Differenzieren mit Mathematica
- Anbindung an SQL-Datenbanken
Abfragen aus Datenbanken ♦ Der Database Explorer
- Kleines MySQL-ABC
Das Datenbanksystem MySQL ♦ Daten verwalten ♦ Daten eingeben und ändern ♦ Daten abfragen und exportieren ♦ Tabellen zusammenfassen
- Ein Blick hinter die Kulissen …
R. Oldenbourg Verlag,
München, Wien, 2006.
449 Seiten, broschürt, € 34,80.
ISBN 978-3-486-57959-8
Christian H. Weiß
Datenanalyse
und Modellierung
mit STATISTICA
Aus dem Vorwort:
STATISTICA ist ein weit verbreitetes Softwarepaket der Firma StatSoft, welches die statistische und grafische Analyse von Datenmaterial erlaubt. Bereits das Basismodul „STATISTICA Standard” stellt eine Reihe grundlegender Verfahren der deskriptiven wie auch der induktiven Statistik zur Verfügung, zudem zahlreiche Werkzeuge zur grafischen Analyse. Durch den gezielten Erwerb zusätzlicher Module lässt sich das Repertoire statistischer Datenanalyseverfahren nach Bedarf erweitern (…) Ein besonderer Vorzug von STATISTICA gegenüber manch anderem Produkt ist dabei die klare und leicht bedienbare Benutzeroberfläche. Diese ist an herkömmlichen Tabellenkalkulationsprogrammen orientiert und erleichtert somit den Einstieg in die Verwendung von STATISTICA. Ferner erlaubt STATISTICA den Import und Export verschiedenster Datenformate, was die Praxistauglichkeit deutlich erhöht.
Bei dem vorliegenden Buch zur Datenanalyse und Modellierung mit STATISTICA handelt es sich um einen einführenden Text zu STATISTICA ab Version 6.0. Neuerungen, die erst mit Version 7 implementiert wurden, sind im Text explizit als solche gekennzeichnet, u.a. durch das am Rand stehende Symbol. Somit kann dieses Buch von einer breiten Leserschaft verwendet werden. Es wird dabei stets eine deutschsprachige Version von STATISTICA zu Grunde gelegt, ferner wurden Bildschirmausdrucke stets im klassischen Windows-Stil gemacht. Große Teile des Buches gehen auf Materialien zurück, die ich für Kurse entwickelt habe, welche die Stochastik-Vorlesungen von Herrn Prof. Dr. Rainer Göb begleiten und ergänzen. Ferner fanden frühere Versionen des Manuskriptes ihren Einsatz im Rahmen des Kompaktseminars Qualitäts- und Risikomanagement des MBA Weiterbildungsstudienganges Business Integration.
Der Text ist im Stile eines Lehrbuchs verfasst worden, darüberhinaus aber auch eingeschränkt als Nachschlagewerk verwendbar. (…) Die Idee des vorliegenden Textes ist es dagegen, den mit STATISTICA noch nicht oder nur partiell vertrauten Leser auf (hoffentlich) leicht verständliche und kurzweilige Weise an die Möglichkeiten von STATISTICA heranzuführen. Obwohl bei den besprochenen Verfahren auch immer die statistischen Hintergründe erläutert werden, handelt es sich beim vorliegenden Buch nicht um ein Lehrbuch zur Statistik, sondern primär um ein Buch für Anwender. Alle im Text vorgestellten Verfahren werden anhand von Beispielen illustriert. Die dabei verwendeten Datensätze, abgespeichert im .sta-Format für Version 6.0, finden sich bei den Informationen zum Buch auf der Verlags-Website oldenbourg.de. Diese werden auch für die Aufgaben zu den einzelnen Kapiteln benötigt. Es wird dem Leser empfohlen, diese Datensätze am besten vor Beginn der Lektüre herunterzuladen und im Laufe dieser alle Beispiele selbst durchzuführen.
Die Voraussetzungen, die an den Leser gemacht werden, sind, zumindest nach Auffassung des Autors, minimal – eine gewisse Routine im Umgang mit handelsüblicher Windows-Software sowie rudimentäre Vertrautheit mit Tabellenkalkulationsprogrammen wie z.B. EXCEL sind hilfreich. Vertiefte statistische Kenntnisse sind zum Verständnis vieler Teile des Textes nicht zwingend notwendig, sollten aber zumindest bei späterer verantwortungsvoller Nutzung des Programms vorhanden sein. (…)
Aus dem Inhalt:
- Einführung in STATISTICA
- Erste Schritte in STATISTICA
- Datenhaltung in STATISTICA
Die unterschiedlichen Dateitypen in STATISTICA ♦ Import von Daten ♦ Export von Daten ♦ Anbindung an Datenbanken via OLE DB ♦ Anbindung an Datenbanken via ODBC ♦ Anbindung an ACCESS-Datenbanken ♦ Aufgaben
- Datenverwaltung in STATISTICA
Formatierung von Datentabellen ♦ Design von Tabellenblättern ♦ Variablen verwalten ♦ Fälle verwalten ♦ Formeln in Datentabellen ♦ Der Textwerte-Editor ♦ Berichte erstellen und exportieren ♦ Die STATISTICA-Optionen ♦ Aufgaben
- Grafiken in STATISTICA
Zweidimensionale Grafiken bearbeiten ♦ Dreidimensionale Grafiken bearbeiten ♦ Verwendung von Zeichenwerkzeugen ♦ Aufgaben
- Deskriptive und explorative Datenanalyse
- Univariate deskriptive Statistik
Elementare Kenngrößen ♦ Einfache Häufigkeitstabellen erstellen ♦ Der Box-Whisker-Plot ♦ Histogramm und Stamm-Blatt-Darstellung ♦ Run Charts ♦ Weitere grafische Darstellungen ♦ Aufgaben
- Multivariate deskriptive Statistik
Multivariate Kenngrößen ♦ Mehrdimensionale Tabellen ♦ Scatterplots für bivariate Daten ♦ Grafische Darstellung höherdimensionaler Daten ♦ Aufgaben
- Multivariate explorative Statistik
Clusteranalyse ♦ Abstandsmessung ♦ Hierarchisch-Agglomerative Verfahren ♦ Das K-Means-Verfahren ♦ Mehrdimensionale Skalierung ♦ Hauptkomponentenanalyse ♦ Faktorenanalyse ♦ Diskriminanzanalyse ♦ Klassifikation ♦ Klassifikationsbäume ♦ Aufgaben
- Induktive Statistik
- Verteilungsanalyse
Schätzen von Verteilungsparametern ♦ Grafische Methoden der Verteilungsanalyse ♦ Der .2-Test auf Verteilungsanpassung ♦ Beispiele der Verteilungsanalyse ♦ Aufgaben
- Konfidenzintervalle und stat. Testverfahren
Der Einstichproben-t-Test ♦ Der Vorzeichentest ♦ Konfidenzintervalle ♦ Der Binomialtest ♦ Zweistichproben-t-Test ♦ F-Test ♦ Die einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) ♦ Kruskal-Wallis-Test ♦ Friedman-Test ♦ Die mehrfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) ♦ Die Güte von Testverfahren ♦ Aufgaben
- Abhängigkeitsanalyse
Abhängigkeit zweier Merkmale ♦ Korrelierte Merkmale ♦ Grafische Verfahren der Abhängigkeitsanalyse ♦ Abhängigkeit in Kontingenztafeln ♦ Serielle Abhängigkeit ♦ Aufgaben
- Modellierung von Zufallsphänomenen
Multilineare Regression ♦ Modellierung ♦ Modellgüte ♦ Vorhersage basierend auf Regressionsmodellen ♦ Nichtlineare Regression ♦ Verallg. lineare Modelle ♦ Kategoriale Regression (Binomiale Zielgröße, Poissonverteilte Zielgröße, Multinomiale Zielgröße, ♦ Ordinal-Multinomiale Zielgröße ♦ Zeitreihenanalyse ♦ Transformation von Zeitreihen ♦ Trendmodelle ♦ ARMA(p,q)-Modelle ♦ Aufgaben
- Einige Besonderheiten von STATISTICA
- Statistische Qualitätskontrolle und Six Sigma
Statistische Prozesskontrolle ♦ Die „Glorreichen Sieben” ♦ Kontrollkarten im Rahmen der SPC ♦ Shewhart-Kontrollkarten für Messdaten ♦ Die Operationscharakteristik ♦ Kontrollkarten für Messdaten: Komplexere Ansätze ♦ Kontrolle multivariater Prozesse ♦ Kontrollkarten für diskrete Merkmale ♦ Prozessfähigkeitsanalyse ♦ Annahmestichprobenprüfung ♦ Versuchsplanung und -auswertung ♦ Six Sigma ♦ Motivation des Six-Sigma-Begriffs ♦ Strategie und Implementierung bei STATISTICA ♦ Aufgaben
- STATISTICA Visual Basic
Die Entwicklungswerkzeuge von STATISTICA ♦ Der Dialogeditor ♦ Der Objektkatalog ♦ Der Funktions-Browser ♦ Aufzeichnen von Makros ♦ Erstellen eines einfachen Dialogs ♦ Arbeiten mit Tabellenblättern ♦ Abfragen von Informationen ♦ Manipulation von Tabellenblättern ♦ Verbindung mit anderen Programmen ♦ Aufgaben
- Anhänge
- Grundlagen der Stochastik
Grundbegriffe der Stochastik ♦ Kenngrößen von Datensätzen und Zufallsvariablen ♦ Statistische Abhängigkeit und Korrelation ♦ Verteilungen vom diskreten Typ ♦ Verteilungen vom stetigen Typ ♦ Die Normalverteilung ♦ Der Wahrscheinlichkeitsrechner
- Kleines MySQL-ABC
Das Datenbanksystem MySQL ♦ Daten verwalten ♦ Daten eingeben und ändern ♦ Daten abfragen und exportieren ♦ Tabellen zusammenfassen
- Kleines Visual-Basic-ABC
Variablen, Felder und Objekte ♦ Verzweigungen und Schleifen ♦ Funktionen und Unterprogramme ♦ Message Box und Input Box
- Einige SVB-Klassen
Die Klasse Spreadsheet ♦ Die Klasse Range ♦ Die Klasse Areas
- Überblick über die STATISTICA-Module
- Hinweise zur Bearbeitung der Aufgaben
- Wichtige Neuerungen der Versionen 8 und 9
Datenverwaltung ♦ Datenanalyse ♦ Analyseresultate ♦ Industrielle Statistik
R. Oldenbourg Verlag,
München, Wien, 2008.
326 Seiten, broschürt, € 34,80.
ISBN 978-3-486-58667-1
Christian H. Weiß
Mathematica kompakt
Einführung –
Funktionsumfang –
Praxisbeispiele
Aus dem Vorwort:
Was ist Mathematica? Im Untertitel der zwei ersten Auflagen seines Buches beschrieb Wolfram (2003) Mathematica als a system for doing mathematics by computer. Dies trifft sicherlich das Haupteinsatzgebiet von Mathematica als sog. Computeralgebrasystem (CAS) recht gut. Tatsächlich ist der Funktionsumfang von Mathematica mittlerweile derart angewachsen, dass es weit über die pure Mathematik hinaus eingesetzt werden kann. Dem versucht die jüngere Selbstbeschreibung, Mathematica als fully integrated environment for technical computing (Wolfram, 2003, S. IX), Rechnung zu tragen. Und auch dieses Buch wird sehr ausführlich auf nichtmathematische Themen eingehen, was weiter unten genauer erläutert werden soll. Die Entwicklung von Mathematica durch Stephen Wolfram begann im Jahre 1986. Nach Gründung der Firma Wolfram Research 1987 erschien dann die erste Version von Mathematica im Jahre 1988. Diese wurde gleich als großer Fortschritt im Vergleich zu bis dato gängigen CAS erkannt und erfreute sich bald großer Beliebtheit, zumindest in den Bereichen Physik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik. Weitere Versionen, noch immer unter der Leitung von Stephen Wolfram, folgten dann in den Jahren 1991 (Version 2), 1996 (Version 3), 1999 (Version 4) und 2003 (Version 5) (Hilbe, 2006). Das bis dato jüngste Glied in dieser Ahnenreihe stellt Version 6 dar, welche am 1. Mai 2007 das Licht der Welt erblickte. Diese Version, bzw. genau genommen die erst seit Februar 2008 verfügbare Version 6.0.2, stellt die Grundlage für dieses Buch dar, obwohl es, wie unten genauer erläutert, auch für Benutzer früherer Version uneingeschränkt geeignet ist.
Mathematica ist für alle gängigen Betriebssysteme (Windows, Linux, MacOS) erhältlich, wobei bei dem vorliegenden Buch die Windows-Variante zu Grunde gelegt wurde. Trotzdem dürften die Unterschiede zu den anderen Varianten gering sein, vielleicht abgesehen von modifizierten Tastenkürzeln. Die neue Version 6.0 von Mathematica wird vom Hersteller als computing revolution beworben – und tatsächlich hat sich Mathematica mit dieser Version gravierend geändert. Während der Neueinsteiger dies uneingeschränkt begrüßen wird, ergeben sich für den langjährigen Nutzer erstaunlich viele Gelegenheiten zur mehr oder weniger radikalen Umgewöhnung. Derartige Änderungen sowie mögliche Probleme der Kompatibilität zwischen verschiedenen Versionen sollen im vorliegenden Buch angesprochen werden. (…)
Das vorliegende Buch versucht also zweierlei: Einerseits soll der mit Mathematica bisher noch nicht vertraute Leser zügig und leicht verständlich an Mathematica herangeführt werden. Andererseits soll es dem fortgeschrittenen Mathematica-Nutzer auch als breit aufgestelltes und zugleich kompaktes Nachschlagewerk dienen, welches möglichst viele Facetten des Funktionsumfanges von Mathematica ansprechen möchte. Um beide Ziele zu erreichen, werden anfangs, reich bebildert, die wesentlichen Aspekte von Mathematica besprochen, stets mit einfachen Beispielen illustriert, ohne dabei zu sehr auf mathematische Details einzugehen. Funktionalitäten von Mathematica, die auf spezielle mathematische Teilgebiete zugeschnitten sind, und die dann entsprechende mathematische Kenntnisse voraussetzen, werden bewusst isoliert in späteren Abschnitten behandelt. In diesem Zusammenhang wird der Leser stets auch Literaturhinweise finden, die ihm helfen sollen, ebendiese Kenntnisse aufzufrischen. Nach diesem mathematischen Teil folgen dann wieder eine Reihe eher nichtmathematischer Anwendungen und Einsatzgebiete, die ein jeder Leser leicht nachvollziehen kann. Weitere Details zu Inhalten werden in Abschnitt 1 dargelegt. Dem Charakter eines Nachschlagewerks schließlich dienen die in Tabellen zusammengestellten Befehlsübersichten zum Ende einzelner Abschnitte hin. Einen Überblick bietet das Tabellenverzeichnis auf Seite XVIII. Anhänge zur Funktionsweise von Mathematica und zur Arbeit mit SQL-Datenbanken runden das Buch ab und machen es möglich, das Buch ohne weitere Begleitlektüre vollständig durchzuarbeiten. (…)
Aus dem Inhalt:
- Grundlagen der Arbeit mit Mathematica
- Einleitung
- Erste Schritte in Mathematica
- Das Programm Mathematica
Versionen und Kompatibilität ♦ Die Mathematica-Hilfe nutzen ♦ Berechnungen in Notebooks ♦ Mathematica konfigurieren ♦ Pakete laden
- Datenverwaltung bei Mathematica
Variablen ♦ Listen ♦ Eindimensionale Listen erstellen ♦ Mit Listen arbeiten ♦ Höherdimensionale Listen ♦ Formatierung von Listen ♦ Import und Export von Daten
- Mathematica als Rechenwerkzeug
Zahlen und Zahlbereiche ♦ Numerische Berechnungen ♦ Symbolische Ausdrücke ein- und ausgeben ♦ Symbolisches Rechnen und Termumformungen
- Grafiken erstellen mit Mathematica
Elementare Grafikobjekte und Grafiktypen ♦ Maßgeschneiderte Grafiken erzeugen ♦ 2D-Grafikobjekte anpassen ♦ 3D-Grafikobjekte anpassen ♦ Grafiken nachbearbeiten mit der Maus ♦ Grafiken nachbearbeiten mit der Grafikpalette
- Mathematik mit Mathematica
- Grundlegende mathematische Konzepte
Zahlen, Vektoren und Matrizen ♦ Exkurs: Dünn besetzte Matrizen ♦ Funktionen und Folgen ♦ Funktionsgraphen zeichnen ♦ Reellwertige Funktionen f(x) einer Variablen ♦ Reellwertige Funktionen f(x, y) zweier Variablen ♦ Konturgrafiken ♦ Parametrisch definierte Funktionen zeichnen
- Analysis
Grenzwerte ♦ Differentiation von Funktionen ♦ Integration von Funktionen ♦ Extremwertbestimmung ♦ Reihendarstellung und Transformation von Funktionen ♦ Differentialgleichungen ♦ Funktionentheorie
- Lineare Algebra
- Geometrie
Geometrische Objekte ♦ Geometrische Transformationen
- Algebra und Zahlentheorie
Elementare Zahlentheorie ♦ Polynome ♦ Gleichungen ♦ Algebraische Zahlkörper
- Diskrete Mathematik
Permutationen und Permutationsgruppen ♦ Graphentheorie ♦ Graphen zeichnen ♦ Eigenschaften von ungerichteten Graphen ♦ Eigenschaften von gerichteten Graphen
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Numerische Mathematik
Interpolation ♦ Numerische lineare Algebra
- Mathematica in der Praxis
- Texte schreiben mit Mathematica
Textverarbeitung mit Mathematica ♦ Texte strukturieren ♦ Exkurs: Notebooks und Zellen erzeugen ♦ Überschriften nummerieren ♦ Die AuthorTools einsetzen ♦ Hyperlinks in Notebooks einfügen ♦ Erstellte Texte in andere Formate exportieren ♦ Export nach PDF ♦ Export nach HTML ♦ Export nach LATEX ♦ Export nach RTF
- Präsentation, Interaktion und Animation
Ausgaben in Notebooks anzeigen ♦ Präsentationsfolien erstellen ♦ Dynamische Objekte erstellen ♦ Interaktive Elemente einsetzen ♦ Interaktive und animierte Grafiken erstellen
- Statistische Datenanalyse und -modellierung
Datenaufbereitung ♦ Grafische Darstellung von Daten ♦ Punktgrafiken ein- und zweidimensionaler Datensätze ♦ Punktgrafiken mehrdimensionaler Datensätze ♦ Elementare deskriptive Grafikwerkzeuge ♦ Deskriptive und explorative Statistik ♦ Parameterschätzung und Konfidenzintervalle ♦ Statistische Testverfahren und ANOVA ♦ Regressionsanalyse ♦ Zeitreihenanalyse
- Simulation und Zufall mit Mathematica
Stochastische Modelle simulieren ♦ Zufallsstichproben ziehen ♦ Exkurs: Zufall als Werkzeug in der Kunst
- Weitere Einsatzgebiete von Mathematica
- Diverse Zusatzfunktionalitäten
Kalendarische Berechnungen ♦ Einheiten, physikalische Konstanten und chemische Elemente ♦ Geographische Funktionalitäten ♦ Weitere Datensammlungen
- Sequenzen und Zeichenketten
Zeichenketten bearbeiten ♦ Ähnlichkeit von Zeichenketten
- Programmieren mit Mathematica
Verzweigungen ♦ Schleifen ♦ Funktionen programmieren ♦ Exkurs: Eigene Pakete erstellen ♦ Funktionen auf Ausdrücke anwenden ♦ Muster und Regeln
- Anhänge
- Ein Blick hinter die Kulissen …
Kurzübersicht: Differentiation von Funktionen ♦ Mustererkennung mit Mathematica ♦ Algebraisches Differenzieren mit Mathematica
- Anbindung an SQL-Datenbanken
Anlegen einer ODBC-Schnittstelle ♦ Abfragen aus Datenbanken ♦ Der Database Explorer
- Kleines MySQL-ABC
Das Datenbanksystem MySQL ♦ Daten verwalten ♦ Daten eingeben und ändern ♦ Daten abfragen und exportieren ♦ Tabellen zusammenfassen
Letzte Änderung: 19. April 2021