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Kurzbeschreibung
Sowohl zeitliche als auch kostenbedingte Restriktionen zwingen dazu, vorhandenes Daten- und Informationsmaterial möglichst schnell und effektiv zu analysieren und zu interpretieren. Bezogen auf die Optimierung technischer Produkte und Prozesse (Systemoptimierung) sollen in diesem eigenständigen Teil des ersten Bandes neben den mathematischen Grundlagen zur Charakterisierung von empirischen Verteilungen und der Darstellung wesentlicher praxisrelevanter Modellverteilungen (Kapitel 2), die mathematischen Werkzeuge beschrieben werden, welche für die Analyse und Interpretation vorhandenen Daten- und Informationsmaterials ungeplanter1 Erhebungen, Untersuchungen und Versuche erforderlich sind (Im Teil 2 des ersten Bandes wird im Rahmen der statistischen Versuchsplanung auf die Generierung von Daten und Informationen geplanter Versuche eingegangen).
Dabei liegt der Schwerpunkt dieser Stichprobenanalysen und Interpretationen insbesondere auf der Konstruktion von Vertrauensbereichen unterschiedlicher Ausprägungen wie der Größe einer Grundgesamtheit, dem Umfang der Stichprobe, der vorhandenen Streuung und der Art der Fragestellung sowie auf dem Rückschluß von Stichproben auf die Grundgesamtheit bei gleichzeitiger Angabe einer statistischen Aussagesicherheit (Kapitel 3).
In Kapitel 4 wird gezeigt, wie auf Basis von vorhandenen Stichprobeninformationen herauszufinden ist, ob eine Vermutung oder Behauptung (Hypothese) über interessierende Eigenschaften einer Grundgesamtheit mit einer statistischen Sicherheit aufrechterhalten werden kann oder abzuweisen ist.
Sind bei der Konstruktion von Vertrauensintervallen sowohl die Intervallgrenzen, das Vertrauensniveau als auch der Stichprobenumfang vorgegeben, so stellt sich für praktische Problemstellungen die Frage nach dem notwendigen Stichprobenumfang, also der mindesterforderlichen Anzahl von Prüflingen, Stichprobenelementen oder durchzuführenden Versuchen. Die Vorgehensweise zur Ermittlung des Stichprobenumfangs wird in Abhängigkeit von der Größe der Grundgesamtheit, von der Art der Fragestellung und von der Irrtumswahrscheinlichkeit in Kapitel 5 beschrieben.
Der Zusammenhang zwischen Einflußgrößen und Zielgröße in Abhängigkeit vom Stichprobenumfang und kontrollierten Fehlern sowie möglicher Wechselwirkungen von Parametern wird im Rahmen der Regressionsanalyse in Kapitel 6 dargestellt.
Die aus vorliegenden Beobachtungen, Meßergebnissen oder sonstigen Informationen zu ziehenden Rückschlüsse auf die relevanten und signifikanten Einflußgrößen sowie deren Anteile an einer vorhandenen Streuung einer Zielgröße werden im Rahmen der Varianzanalyse in Kapitel 7 vorgestellt. Sämtliche Verzeichnisse (Abbildungen, Tabellen, Beispiele) sind vollständig unter versuchsingenieur.de einsehbar.
Klappentext
Der vorliegende eigenständige erste Teil zur Optimierung von Produkten und Prozessen soll den Anwender in die Lage versetzen, aus vorliegenden Daten, Meß- und Versuchsergebnissen oder sonstigen Informationen, welche aus ungeplanten Untersuchungen oder ungeplanten Versuchen resultieren, entsprechende statistisch belastbare Aussagen als Grundlage für Erkenntnisse und weitergehende Entscheidungen abzuleiten.
Dabei sollen sowohl die in der Praxis so wichtigen mindesterforderlichen Stichprobenumfänge für einzuhaltende Aussagesicherheiten als auch die Konstruktion von Vertrauensintervallen für kleine Stichprobenumfänge behandelt werden.
Dieses Buch wendet sich gleichfalls an Studenten, Fachhochschul- und Hochschulabsolventen, welche sich einen ergänzenden Überblick zu wesentlichen Verfahren und Anwendungen der angewandten Statistik verschaffen wollen sowie an die in der Praxis tätigen Berufsgruppen, welche vorhandenes Datenmaterial auch geringen Umfangs mit Hilfe statistischer Werkzeuge zu einer gegebenen statistischen Aussagesicherheit analysieren und interpretieren müssen.
In bewährter Weise sind zu jedem behandelten Abschnitt vollständig durchgerechnete Beispiele angegeben, welche die beschriebenen Vorgehensweisen verdeutlichen und die Grundlage für die Lösung eigener Problemstellungen bilden sollen.
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