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Statistik für die Praxis

Vom Problem zur Methode

Ein Statistik-Profi hat "zur Feder" gegriffen, damit Praktiker statistische Daten endlich nutzbringend anwenden können: damit sie ohne mühevolle Berechnungen und falsche Ergebnisse die richtigen Entscheidungen treffen. Statistik ist für die meisten ein notwendiges Übel. Vielen ist sie zu abstrakt, es fehlt der konkrete Bezug zur Praxis. An den Hoch- und Fachschulen wurde häufig nicht vermittelt, wie statistische Methoden später im Beruf eingesetzt werden können. Aus wertvollen Daten werden oft nur einfachste Kennzahlen wie der arithmetische Mittelwert oder der Median gebildet - die dann auch noch falsch interpretiert werden. Dabei ist es kein Hexenwerk, mit vergleichsweise geringem Aufwand wertvolle Schlüsse aus vorliegendem Datenmaterial zu ziehen. Thomas Elser führt mit Hilfe vieler lebendiger Beispiele in die statistische Denkweise ein. Praktiker lernen ohne große Mühe, wozu Statistik in der Praxis wirklich taugt. Der Autor zeigt, welches praktische Problem auf welche statistische Methode "passt". Entscheidungen erhalten so eine solide Grundlage. Auf der beiliegenden CD-ROM werden im Excel-Format Aufgaben mit Lösungen (Formeln, Rechenschemata, Grafiken) präsentiert. Außerdem enthält die CD-ROM Beispiele aller im Buch behandelten statistischen Methoden: Die vom Leser eingegebenen Daten werden sofort in statistische Kennzahlen und die entsprechenden Grafiken umgesetzt.

Thomas Elser führt mit Hilfe vieler lebendiger Beispiele in die statistische Denkweise ein. Praktiker lernen ohne große Mühe, wozu Statistik in der Praxis wirklich taugt.

Data Mining in Drug Discovery

Written for drug developers rather than computer scientists, this monograph adopts a systematic approach to mining scientifi c data sources, covering all key steps in rational drug discovery, from compound screening to lead compound selection and personalized medicine. Clearly divided into four sections, the first part discusses the different data sources available, both commercial and non-commercial, while the next section looks at the role and value of data mining in drug discovery. The third part compares the most common applications and strategies for polypharmacology, where data mining can substantially enhance the research effort. The final section of the book is devoted to systems biology approaches for compound testing. Throughout the book, industrial and academic drug discovery strategies are addressed, with contributors coming from both areas, enabling an informed decision on when and which data mining tools to use for one's own drug discovery project.