Bücher von Christine Aust

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: sehr gut, Philipps-Universität Marburg (Fachbereich Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Der Begriff ¿Fraktal¿ wurde in den 70er Jahren von Mandelbrot in seinem Buch ¿The fractal geometry of nature¿ geprägt. Obwohl es keine präzise Definition eines ¿Fraktals¿ gibt, hat es Einzug in unseren Sprachgebrauch gefunden. Erstes Interesse an den Eigenschaften von Prozessen auf Fraktalen kam von mathematischen Physikern auf, die sich fragten, wie sich beispielsweise Wärme oder eine Flüssigkeit auf Fraktalen ausbreitet. Um diese Fragen zu beantworten, braucht man die Theorie der ¿Analysis auf Fraktalen¿. Die Ausbreitung von Wärme lässt sich durch die Wärmegleichung beschreiben. Ist der Definitionsbereich des Laplace-Operators allerdings ein Fraktal, ergibt sich z.B. das Problem, dass Kurven wie das Sierpinski Dreieck oder die KochKurve nicht glatt sind. Solche Schwierigkeiten zu beheben ist eine neue Herausforderung in der Mathematik, der sich die Analysis auf Fraktalen und insbesondere die Untersuchung stochastischer Prozesse auf selbstähnlichen Mengen widmet.

Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2010 in the subject Mathematics - Statistics, grade: summa cum laude, University of Bamberg (Sozial- und Wirtschaftswissenschaften), language: English, abstract: Missing data are an ubiquitous problem in statistical analyses that has become an important research field in applied statistics. A highly useful technique to handle missing values in many settings is multiple imputation, that was first proposed by Rubin (1977, 1978) and extended in Rubin (1987). Due to the ongoing improvement in computer power in the last 10 years, multiple imputation has become a well known and often used tool in statistical analyses. However, there still exists a problem in generally obtaining significance levels from multiply-imputed data, because the application of multiple imputation requires normally distributed or t-distributed complete-data estimators. Today there are basically three methods that extend the suggestions given in Rubin (1987). First, Li, Raghunathan, and Rubin (1991) proposed a procedure, where significance levels are created by computing a modified Wald-test statistic that is then referred to an F-distribution. This procedure is essentially calibrated and the loss of power due to a finite number of imputations is quite modest in cases likely to occur in practice. But this procedure requires access to the completed-data estimates and their variance-covariance matrices, that may not be available in practice with standard software. Second, Meng and Rubin (1992) proposed a complete-data two-stage-likelihood-ratio-test-based procedure that in large samples is equivalent to the previous one. This procedure requires access to the code for the calculation of the log-likelihood-ratio statistics. Common statistical software does not provide access to the code in their standard analyses routines. Third, Li, Meng, Raghunathan, and Rubin (1991) developed an improved version of a method in Rubin (1987) that only requires the chi-square-statistics from a usual complete-data Wald-test. This method is only approximately calibrated and has a substantial loss of power compared to the previous two. To sum, there exist several procedures to generate significance levels in general from multiply-imputed data, but none of them has satisfactory applicability due to the facts mentioned above. Since many statistical analyses are based on hypothesis tests, especially on the Wald-test in regression analyses, it is very important to find a method that retains the advantages and overcomes the disadvantages of the existing procedures. Developing such a method was the aim of the present thesis.

Systhematisch, umfänglich und super praktisch: 30 Lektionen und Übungen für 30 Tage bieten alles, was man fürs Handlettering braucht - inklusive Vorlagenposter mit SprüchenMit dem praktischen Workshop lernen Anfänger die Kunst des Handletterings spielerisch! Nach einer Einführung in die Grundbegriffe wie Modern Handlettering, Brush Lettering, Chalk Lettering und Infos zu Papier und Stiften, geht es direkt los mit den Daily Challenges. Die 30 Lektionen decken alles ab, was man wissen und können muss, um ein richtiger Lettering Artist zu werden: Wie schreibt man Druckbuchstaben, Schreibschriftbuchstaben, Serifen? Was sind Outlines und wie gelingen sie? Welche Tricks und Variationen gibt es für Schatten, Hintergründe und vieles mehr? All diese und weitere Fragen werden beantwortet und mit praktischen Übungen wird das Gelernte direkt umgesetzt. In den Lektionen enthalten sind auch sieben wunderschöne Alphabete und spannende Extras wie Lettering Design, Buchstaben-Mix-Technik und Letter Patterns. In nur 30 Tagen zum Lettering Artist: Daily ChallengeAlle Grundlagen, Alphabete, Sprüche und mehrTipps und Tricks vom ProfiMit praktischem Vorlagenposter zum Abpausen