Band 21 Heft 3: Gerhard König: Bibliographische Rundschau

Benker, Hans: Statistik mit MATHCAD und MATLAB. Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler Berlin, Heidelberg: Springer, 2001

Neben der Einführung in die Stochastik ist ein zweiter Schwerpunkt des Werkes die Anwendung der Programmsysteme MATHCAD und MATLAB, die nach Meinung des Autors von Ingenieuren und Naturwissenschaftlern bevorzugt eingesetzt werden. Der Autor zeigt, dass sich beide Programmsysteme auch zur Berechnung von Grundaufgaben aus Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik eignen. Alle im Buch behandelten Gebiete sind durch Beispiele illustriert, die mittels MATHCAD und MATLAB berechnet werden können. Inhalt: Aufbau und Benutzung von MATHCAD bzw. MATLAB, Zahldarstellungen, Variablendarstellungen, Berechnungen und Programmierung in beiden Systemen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariable und Verteilungsfunktionen, Gesetze der großen Zahlen, Beschreibende Statistik, Schließende Statistik, Statistische Schätztheorie und Testtheorie, Korrelation und Regression.

Engel, Joachim; Theiss, Edeltraut: Datenanalyse im Streudiagramm - elementare und robuste Instrumente MNU, Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht 54(2001) 5, 267-270

Zur Analyse von Streudiagrammdaten werden zwei explorative Methoden vorgestellt, die einfach zu bedienen und robust gegenüber Ausreißern sind: die resistente 3-Schnitt-Mediengerade und der resistente Korrelationskoeffizient.

Fahrmeier, Ludwig et. al.: Arbeitsbuch Statistik Berlin, Heidelberg: Springer, 2001

Arbeitsbuch, dass das Lehrbuch "Statistik - Der Weg zur Datenanalyse" derselben Autoren ergänzt. Es beinhaltet die Lösungen zu den dort gestellten Aufgaben. Ferner bietet es eine Reihe weiterer Aufgaben inklusive Lösungen und Computerübungen mit realen Daten. Inhalt: Deskription und Exploration von Daten, Wahrscheinlichkeitsrechnung, diskrete und stetige Zufallsvariablen, Parameterschätzung, Testen von Hypothesen, Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Zeitreihen, Computeraufgaben.

Hachtel, Inge: Sind wir alle miteinander verwandt? MNU, Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht 54 (2001)5, 276-277

Wenn man lange genug in der Zeit zurückgeht, haben alle deutschen dieselben Vorfahren. Aber wie weit muss man zurückgehen? Im Beitrag wird dafür eine mathematische Formel entwickelt und ihre Anwendbarkeit kritisch beleuchtet. So könnten in einem fächerverbindenden Unterricht mathematische und biologische Methoden verglichen werden.

Irle, Albrecht: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Stuttgart: Teubner, 2001

Ziel des Buches ist es, den mit den Grundlagen der Mathematik vertrauten Leser in die Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik so einzuführen, dass dieser ein verlässliches Fundament an Kenntnissen erwirbt, sowohl für die Anwendungen dieser Methoden in praktischen Problemen als auch für weitergehende Studien. Inhalt: Wahrscheinlichkeitsraum, Zufallsvariable, Erwartungswert, stochastische Unabhängigkeit, Gesetze der großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz, statistisches Experiment, Schätztheorie, lineares Modell, Testtheorie.

Irle, Albrecht: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Grundlagen, Resultate, Anwendungen Stuttgart: Teubner, 2001

Aufbauend auf einer Darstellung der wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundbegriffe und deren Anwendungen werden die Gesetze der großen Zahlen und der zentrale Grenzwertsatz behandelt, gefolgt von einer Darstellung der statistischen Modellbildung, der Schätztheorie, der Testtheorie. Zur Berücksichtigung unterschiedlicher Interessenslagen und differierender Vorkenntnisse ist eine neuartige Gliederung des Textes gewählt worden. Die Kapitel bestehen jeweils aus einem Hauptteil, in dem die wesentlichen Begriffe und Methoden mit Beispielen vorgestellt werden. Weitergehende mathematische Überlegungen und anspruchsvollere Beweise schließen sich in einem Vertiefungsteil an

Kayser, Hans-Jürgen: Elektronische Arbeitsblätter zur Stochastik in der Sek-I mit Derive Hagenberg: bk Teachware, 2001

Richtig programmiert kann Derive Münzen, Würfel und Reißnägel "werfen", Glücksräder "drehen", Geburtstagslisten erzeugen und auswerten, Häufigkeits- und Wahrscheinlichkeitsverteilungen berechnen, Balkendiagramme und Histogramme zeichnen,... . Dies wird in dem Heft mittels Dateien gezeigt. Die auf der beiliegenden Diskette - dem Herzstück dieser Veröffentlichung - angebotenen Dateien sind direkt einsetzbar. Da von der seit der Version 5 bestehenden Möglichkeit Dateien durch Textfelder zu kommentieren, ausgiebig Gebrauch gemacht wurde, sollten alle Dateien sich selbst erklären.

Lohninger, H.: Teach/Me Datenanalyse. Electronic Media Heidelberg: Springer, 2001

Innovative Multimedia-Lernsoftware zur Statistik für Studenten und Praktiker aller Wissensbereiche, einschließlich Ingenieurwissenschaften und Medizin. Die Software deckt alle wichtigen klassischen und modernen Verfahren der Statistik ab.

Moore, Thomas L.(Hrsg.): Teaching Statistics, Resources for Undergraduate Instructors MAA Notes #52. Washington: MAA Center, 2000

This volume written as an instructors' manual for the reform movement in teaching statistics presents a collection of classic and original articles on various aspects of statistical education along with descriptions of innovative and successful projects. The volume provides complete descriptions of projects along with companion pieces written by teachers who have used the projects. Other sections include motivation for and advice on how to use real data in teaching, how to choose a textbook at the introductory or mathematical statistics level, how to make effective use of technology, and how to better assess students by going beyond the reliance on in-class examinations.

Plachky, Detlef: Mathematische Grundbegriffe und Grundsätze der Stochastik Berlin, Heidelberg: Springer, 2001

Anhand einfacher und bekannter Beispiele wird der Leser in die Welt der mathematischen Stochastik eingeführt. Einen Schwerpunkt bilden dabei Grundbegriffe aus der Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Der Bogen spannt sich hier von der Vorstellung der Binomial-, Poisson- und negativen Binomialverteilung einschließlich einer Kennzeichnung durch eine rekursive Beziehung mit Hilfe von Differentialgleichungen bis hin zur Kennzeichnung aller erwartungstreu schätzbaren Funktionen in Abhängigkeit von Trefferwahrscheinlichkeiten in Bernoulli-Experimenten. Ferner wird ein Zusammenhang mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen aus der Physik hergestellt. Das Buch endet mit Erhaltungseigenschaften der Nicht-Messbarkeit von Mächtigkeiten von Mengen.

Schickinger, Thomas; Steger, Angelika: Diskrete Strukturen. Band 2: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Berlin, Heidelberg: Springer, 2001

Einführung für Informatiker in das Gebiet der Stochastik. Bei der Darstellung des Stoffes wird neben der mathematischen Exaktheit besonderer Wert darauf gelegt, das intuitive Verständnis zu fördern., das geschieht durch Beispiele und Aufgaben (mit Lösungen). Algorithmen und Ausblicke auf Anwendungen verdeutlichen die Verankerung der vorgestellten Theorien in der Informatik. Inhalt: Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume und Verteilungen, stetige Verteilungen, induktive Statistik, stochastische Prozesse, randomisierte Algorithmen.

Sedelmeier, Peter; Köhlers, Detlef: Wahrscheinlichkeit im Alltag, Statistik ohne Formeln Braunschweig: Westermann, 2001

Dieses Lehrbuch der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wendet sich an Schüler der gymnasialen Oberstufe. Es werden folgende Themen behandelt: 1. Wahrscheinlichkeiten im Alltag, 2. Schätzen von Wahrscheinlichkeiten, 3. Wahrscheinlichkeit von Konjunktionen und Disjunktionen, 4. Bedingte Wahrscheinlichkeiten, 5. Genauigkeit von Wahrscheinlichkeitsschätzungen, 6. Schätzen und Konfidenzintervalle, Testen und Signifikanztests. Das Buch unterscheidet sich von anderen Lehrtexten durch: 1. Die Verwendung von Formeln im Text ist auf ein Minimum reduziert; im Anhang sind jedoch zu jedem Kapitel die wichtigsten Fachbegriffe und Formeln zu finden, 2. Das auf der CD mitgelieferte Trainingsprogramm bietet viele Simulationen und Demonstrationen womit man die Beispiele am Computer nachvollziehen kann.

Weichselberger, Kurt: Elementare Grundbegriffe einer allgemeineren Wahrscheinlichkeitsrechnung I Heidelberg: Physica-Verlag, 2001

Eine "allgemeinere Wahrscheinlichkeitsrechnung" ist ein System, bei dem als Komponenten einer Wahrscheinlichkeitsbewertung den einzelnen zufälligen Ereignissen prinzipiell Intervalle - anstatt der Zahlen- im Bereich von 0 bis 1 zugeordnet werden. Hieraus ergibt sich eine zweidimensionale Repräsentation von Wahrscheinlichkeitskomponenten: untere Intervallgrenze und obere Intervallgrenze eines Ereignisses. Die wichtigste Motivation einer Beschäftigung mit Intervallwahrscheinlichkeiten leitet sich aus ihrer Bedeutung in den Anwendungsgebieten der Stochastik ab. In vielen Bereichen, in denen Gegebenheiten mittels des Wahrscheinlichkeitsbegriffs dargestellt werden, bedeutet Realitätsnähe die Verwendung von Intervallen Dies gilt in besonderer Weise bei allen Arten von Risikoanalyse, sei es in Medizin, Politik, oder Technik.

Horst Wegner: Bemerkungen zum Hare/Niemeyer- Verfahren PM, Praxis der Mathematik 43 (2001) 5, 212-214

In Deutschland wird bei vielen Wahlen zur Berechnung der Sitzverteilung das Hare/Niemeyer -Verfahren angewendet. Durch Wegfall einer Sperrklausel, wie bei den Kommunalwahlen 1999 in Nordrhein-Westfalen, kann das Hare/Niemeyer -Verfahren bei kleinen Anteilen zu einer erheblichen Abweichung von der Proportionalität führen.