Mathematik für Biowissenschaftler

In diesem Buch fallen mathematische Fakten nicht vom Himmel, sondern werden an Fragestellungen aus der Biologie oder Alltagswelt nach und nach herausgearbeitet. Besonderer Wert wurde darauf gelegt, dass die Studierenden ein mathematisches Verständnis erwerben können, damit sie für ihr Problem die richtigen mathematischen Methoden auswählen und korrekt anwenden und besser mit Mathematikern kommunizieren können. Eine weitere Besonderheit bei der Darstellung ist die Verarbeitung von Analysis einer Variablen, quantitativer Erfassung von Entwicklungsprozessen, Wahrscheinlichkeitslehre und Statistik zu einem Ganzen. Die Neuauflage beinhaltet die Statistik bis zu den wichtigsten statistischen Testverfahren und eindimensionale Grundlagen für die Systembiologie, einem neuen Arbeitsfeld für Biologen mit Mathematik-Kenntnissen. Das Buch bietet das mathematische Bachelor-Wissen für Studierende der Biowissenschaften (Modul Mathematik) und richtet sich auch an Lehramtsstudierende. Etwa verloren gegangene Mathematik-Kenntnisse aus der Sekundarstufe II werden nochmals aufgeführt und viele in neuer Weise erklärt, sodass das Buch auch dazu geeignet ist, mathematisches Schulwissen vor und im Biologiestudium zu wiederholen.

Mathematische Grundlagen, Methoden und Techniken für Biowissenschaftler Vermittlung mathematischen Verständnisses und Fertigkeiten direkt am Beispiel aus der Biologie Die zweite überarbeitete Auflage legt nun den Schwerpunkt auf Statistik Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Dr. Adolf Riede, Fakultät für Mathematik und Informatik, Universität Heidelberg

Inhalt

Zahlen.- Beschreibende Statistik.- Statistische Maßwerte.- Endliche Wahrscheinlichkeitsmodelle.- Kombinatorische Modellbildung.- Diskrete Entwicklungsprozesse.- Funktionen.- Exponentialfunktion und Logarithmus.- Differenzialrechnung.- Anwendung auf diskrete Entwicklungsprozesse.- Integralrechnung.- Kontinuierliche Entwicklungsprozesse.- Unendliche diskrete Wahrscheinlichkeits-Modelle.- Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsmodelle.- Stochastische Abhängigkeit.- Statistische Schätzverfahren.- Statistische Prüfverfahren.