Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von modernen Methoden derStatistik zur Modellierung und Analyse von Prozessmodellen der Verfahrenstechnik.Beispiele für moderne Methoden sind Matrixansätze, im Gegensatz zumanuellen Berechnungen, sowie das Konzept orthogonaler Basen. Diese Ansätzeermöglichen eine computergestützte Analyse von Versuchsplänen.Zunächst werden die wichtigsten Aspekte und Methoden der Statistik und Prozessanalysevorgestellt. Auf dieserGrundlage werden anschließend komplexere Methoden für die Anwendungerarbeitet. Hierbei legen die Autoren großen Wert auf eine kurze, jedoch umfassendeund konsistente Darstellung.Zur Erleichterung der Implementierung werden detaillierte Vorgehensweisen fürdie relevanten Konzepte vorgestellt und anhand geeigneter Beispiele vorgestellt.Die Beispiele sind so gewählt, dass sie mit vorhandenen Softwarewerkzeugen (Matlab, Excel) nachgebildet werden können. Für diesen Zweck werden Excel-Vorlagen undMATLAB-Programme bereitgestellt. Ein ausführliches deutsch-englisches Glossarist ebenfalls enthalten.

Unterstützt den Leser bei der korrekten Datenanalyse, indem es neben der konzeptionellen Darstellung auch detaillierte Anleitungsrahmen bietet

Einführung in Statistik und Datenvisualisierung.- Theoretische Grundlagen für die statistische Analyse.- Regression.- Versuchsplanung.- System Identification.- Data Mining.- Appendices: A Brief Review of Set Theory and Notation; A Traditional Approach to Ordinary, Linear Least Squares Regression' A Traditional Approach to Weighted, Linear Least Squares Regression; A Traditional Approach to Factorial Design Analysis; Using Excel for Statistical Analysis; Using MATLAB® for Statistical Analysis.