Vorkurs Mathematik [electronic resource] : Arbeitsbuch zum Studienbeginn in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften / von Erhard Cramer, Johanna Neslehova.
Material type: TextSeries: EMIL@A-stat, Medienreihe zur angewandten StatistikPublisher: Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg : Imprint: Springer, 2006Edition: 2nd ed. 2006Description: XII, 444 S. online resourceContent type:- text
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- online resource
- 9783540298236
- 330
- HB71-74
Item type | Home library | Collection | Call number | Status | Date due | Barcode | Item holds | |
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E-Book | Biblioteca Digital | Colección SPRINGER | 330 (Browse shelf(Opens below)) | Not For Loan |
Grundlagen -- Mengen -- Elementare Rechenoperationen -- Summen- und Produktzeichen -- Funktionen -- Gleichungen -- Polynome und Polynomgleichungen -- Ungleichungen -- Folgen und Reihen -- Grenzwerte, Stetigkeit, Differenziation -- Integration -- Optimierung.
Dieses Arbeitsbuch dient dem Aufbau und der Auffrischung mathematischer Grundlagen zum Studienbeginn. Es bietet eine systematische, Statistik-orientierte Aufbereitung der mathematischen Grundlagen sowie eine Fülle von Anwendungsbeispielen und Aufgaben aus dem Umfeld der angewandten Statistik. Alle Themen werden ausführlich erläutert und mit vielen Beispielen und Grafiken illustriert, so dass sich das Buch in hervorragender Weise zum Selbststudium eignet. Viele Aufgaben ermöglichen das zwingend erforderliche Einüben der behandelten Inhalte, wobei zur Überprüfung der eigenen Bearbeitung ausführliche und vollständige Lösungen enthalten sind. Die behandelten Themen umfassen die Bereiche mathematische Grundbegriffe und Symbolik, elementare Mengenlehre, Bruch- und Potenzrechnung, Summen- und Produktzeichen, Funktionen, Folgen, Reihen, Gleichungen, Ungleichungen, Grenzwerte, Differential- und Integralrechnung, Optimierung. Für die 2. Auflage wurde der Text vollständig durchgesehen, wo nötig erweitert und durch weitere Übungsaufgaben ergänzt. Das Arbeitsbuch richtet sich an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie von Studiengängen mit Statistikanteilen, in denen eine vorbereitende Mathematikveranstaltung fehlt (z.B. Medizin oder Psychologie).
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