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Data Modeling for Metrology and Testing in Measurement Science

Medium: Buch
ISBN: 978-0-8176-4592-2
Verlag: Birkhäuser Boston
Erscheinungstermin: 17.12.2008
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This book provide a comprehensive set of modeling methods for data and uncertainty analysis, taking readers beyond mainstream methods described in standard texts. The focus is on techniques having a broad range of real-world applications in a variety of fields.

Data Modeling for Metrology and Testing in Measurement Science may be used as a textbook in graduate courses on data modeling and computational methods, or as a training manual in the fields of calibration and testing. The book will also serve as an excellent reference for metrologists, mathematicians, statisticians, software engineers, chemists, and other practitioners with a general interest in measurement science.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9780817645922
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-0-8176-4592-2
  • Verlag: Birkhäuser Boston
  • Erscheinungstermin: 17.12.2008
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage. 2. Printing. 2008
  • Serie: Modeling and Simulation in Science, Engineering and Technology
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 928 g
  • Seiten: 486
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 33 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

An Introduction to Data Modeling Principles in Metrology and Testing.- Probability in Metrology.- Three Statistical Paradigms for the Assessment and Interpretation of Measurement Uncertainty.- Interval Computations and Interval-Related Statistical Techniques: Tools for Estimating Uncertainty of the Results of Data Processing and Indirect Measurements.- Parameter Estimation Based on Least Squares Methods.- Frequency and Time#x2014;Frequency Domain Analysis Tools in Measurement.- Data Fusion, Decision-Making, and Risk Analysis: Mathematical Tools and Techniques.- Comparing Results of Chemical Measurements: Some Basic Questions from Practice.- Modelling of Measurements, System Theory and Uncertainty Evaluation.- Approaches to Data Assessment and Uncertainty Estimation in Testing.- Monte Carlo Modeling of Randomness.- Software Validation and Preventive Software Quality Assurance for Metrology.- Virtual Istrumentation.- Internet-Enabled Metrology.