Statistische Versuchsplanung - Autor, Ausgabe und bibliografische Daten

Statistische Versuchsplanung - Details zu Inhalt, Autor und Veröffentlichung

Mit Statistische Versuchsplanung liegt ein Buch von Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen vor, das der Kategorie Sachbuch zugeordnet wird und sich für alle eignet, die gezielt nach Literatur mit diesem Schwerpunkt suchen. Design of Experiments (DoE) fungiert als präzisierende Ergänzung zu Statistische Versuchsplanung und macht die Zielsetzung des Buches schneller erfassbar. Inhaltlich lässt sich Statistische Versuchsplanung folgendermaßen zusammenfassen: Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Proze©optimierung. Planung und Durchfu hrung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationssmodelle ko nnen durch statistische Versuchsplanung resourcensparend eingesetzt werden, und Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflu©gro ©en zu beru cksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Proze©optimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma". Das Buch wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung. TOC:Grundbegriffe.- Versuchspla ne.- Auswertung.- Robustheit.- Vergleich mit alternativen Verfahren Die Ausgabe erschien am 2010 bei Springer und ist dem Verlagsstandort Heidelberg [u.a.] zugeordnet.

Warum Statistische Versuchsplanung relevant sein kann

Die Ausgabe ist in Deutsch verfügbar und damit gezielt für Leserinnen und Leser mit entsprechender Sprachpräferenz interessant. Durch die Zuordnung zur Kategorie Sachbuch wird Statistische Versuchsplanung auch für thematische Recherchen besonders relevant. Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Statistische Versuchsplanung mit dem Datum 2010 eindeutig zuordenbar. Mit Springer in Heidelberg [u.a.] ist die verlegerische Zuordnung der Ausgabe klar nachvollziehbar. Im Kontext des Gesamtwerks von Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen lässt sich Statistische Versuchsplanung gezielt bibliografisch und thematisch einordnen.

Worum geht es in Statistische Versuchsplanung?

Wer wissen möchte, worauf Statistische Versuchsplanung inhaltlich abzielt, findet in dieser Zusammenfassung einen ersten Ansatzpunkt: Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Proze©optimierung. Planung und Durchfu hrung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationssmodelle ko nnen durch statistische Versuchsplanung resourcensparend eingesetzt werden, und Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflu©gro ©en zu beru cksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Proze©optimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma". Das Buch wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung. TOC:Grundbegriffe.- Versuchspla ne.- Auswertung.- Robustheit.- Vergleich mit alternativen Verfahren Für die thematische Suche und semantische Zuordnung sind insbesondere diese Tags relevant: Statistics, Bioinformatics, System safety

Edition und bibliografische Einordnung

Verlag, Ort und Datum - Springer, Heidelberg [u.a.] und 2010 - bilden zusammen einen wichtigen bibliografischen Kern dieses Datensatzes. Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL16948912W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL25549441M, OL51667329M. Die Kombination aus ISBN-10 3642054927 und ISBN-13 9783642054921 ermöglicht eine besonders präzise bibliografische Zuordnung.

Wichtige Buchdaten im Überblick

1. Open-Library-Work-ID: OL16948912W
2. Buchtitel: Statistische Versuchsplanung
3. Primäre Kategorie: Sachbuch
4. Verlag: Springer
5. Externe Editionsreferenzen: OL25549441M, OL51667329M
6. Thematische Tags: Statistics, Bioinformatics, System safety
7. Verfügbare Sprache dieser Ausgabe: Deutsch
8. Verfasst von: Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
9. ISBN-13: 9783642054921
10. Internationale Standardbuchnummer (ISBN-10): 3642054927
11. Verlagsort: Heidelberg [u.a.]
12. Veröffentlicht am: 2010
13. Kurzbeschreibung: Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Proze©optimierung. Planung und Durchfu hrung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationssmodelle ko nnen durch statistische Versuchsplanung resourcensparend eingesetzt werden, und Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflu©gro ©en zu beru cksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Proze©optimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma". Das Buch wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung. TOC:Grundbegriffe.- Versuchspla ne.- Auswertung.- Robustheit.- Vergleich mit alternativen Verfahren
14. Untertitel: Design of Experiments (DoE)

Suchrelevante Merkmale dieser Ausgabe

Die Verbindung aus Statistische Versuchsplanung, Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen, Sachbuch und Statistics, Bioinformatics, System safety schafft eine solide Grundlage für eine präzise thematische Suche. Zusätzliche Präzision entsteht durch Identifikatoren wie 3642054927, 9783642054921 und OL16948912W, die die Ausgabe in verschiedenen Katalog- und Suchkontexten eindeutig referenzierbar machen.

Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe

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