Claus Weihs – författare
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This book provides a comprehensive overview of music data analysis, from introductory material to advanced concepts. It covers various applications including transcription and segmentation as well as chord and harmony, instrument and tempo recognition. It also discusses the implementation aspects of music data analysis such as architecture, user interface and hardware. It is ideal for use in university classes with an interest in music data analysis. It also could be used in computer science and statistics as well as musicology.
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This book provides a comprehensive overview of music data analysis, from introductory material to advanced concepts. It covers various applications including transcription and segmentation as well as chord and harmony, instrument and tempo recognition. It also discusses the implementation aspects of music data analysis such as architecture, user interface and hardware. It is ideal for use in university classes with an interest in music data analysis. It also could be used in computer science and statistics as well as musicology.
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This volume presents theoretical developments, applications and computational methods for the analysis and modeling in behavioral and social sciences where data are usually complex to explore and investigate. The challenging proposals provide a connection between statistical methodology and the social domain with particular attention to computational issues in order to effectively address complicated data analysis problems.The papers in this volume stem from contributions initially presented at the joint international meeting JCS-CLADAG held in Anacapri (Italy) where the Japanese Classification Society and the Classification and Data Analysis Group of the Italian Statistical Society had a stimulating scientific discussion and exchange.
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Clustering and Classification, Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence are research areas at the intersection of statistics, mathematics, computer science and artificial intelligence. They cover general methods and techniques that can be applied to a vast set of applications such as in business and economics, marketing and finance, engineering, linguistics, archaeology, musicology, biology and medical science. This volume contains the revised versions of selected papers presented during the 11th Biennial IFCS Conference and 33rd Annual Conference of the German Classification Society (Gesellschaft für Klassifikation - GfKl). The conference was organized in cooperation with the International Federation of Classification Societies (IFCS), and was hosted by Dresden University of Technology, Germany, in March 2009.
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Dieser Sammelband zeigt an ausgewählten Beispielen, wie spannend und vielfältig statistische Forschung sein kann. Ob es nun darum geht, hörgeschädigten Menschen einen guten Musikgenuss zu verschaffen, aus Texten sinnvolle quantitative Daten zu extrahieren oder Überschwemmungskatastrophen zu modellieren und damit besser in den Griff zu bekommen – die meisten in diesem Buch dargestellten Erkenntnisse sind nicht in Lehrbüchern zu finden, sie stammen direkt von der Forschungsfront und laden zum Staunen und Entdecken ein.
Auf Fachjargon und Formalismus wird bei der Darstellung so weit wie möglich verzichtet – das Buch richtet sich somit an jeden, der sich für das aktuelle Forschungsgeschehen im Bereich statistischer Anwendungen interessiert. Es ermöglicht einen unverdeckten Blick auf eine durch und durch faszinierende Wissenschaft – ohne dass die einzelnen Analysen bis ins Detail nachvollzogen werden müssen. Studierenden kann das Buch helfen, Begeisterung für statistische Fragestellungen und Methoden zu entwickeln, oder sogar Anregungen für die eigene Laufbahn geben.Ein Großteil der Beiträge entstand an der Fakultät Statistik der TU Dortmund, der einzigen eigenständigen Statistik-Fakultät im ganzen deutschen Sprachgebiet, sowie darüber hinaus im Rahmen von an diese Fakultät angedockten DFG-Sonderforschungsbereichen.
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Ziel ist es, die Qualität und Aussagekraft datenjournalistischer Arbeiten zu verbessern, welche, neben der angemessenen Erfassung und Aufbereitung von Daten, wesentlich von einer adäquaten Datenanalyse abhängen. Aber wie statistisch arbeiten Datenjournalist:innen heute eigentlich? Und wie statistisch können oder sollten sie arbeiten, um den Ansprüchen ihrer Leserschaft in Sachen Verständlichkeit gerecht zu werden, auch mit Blick auf deren unterschiedliches mathematisch-statisches Vorwissen? Das Buch zielt darauf ab, diese Fragen zu beantworten, indem es weiterführende statistische Methoden anhand von Fallstudien untersucht. Es verdeutlicht, warum diese Methoden auch im journalistischen Kontext oftmals problemangemessener sind und tiefer gehende Erkenntnisse liefern als vereinfachte Analysen und Basismethoden. Die Fallstudien decken dabei die wichtigsten statistischen Methoden ab: Verteilungen und Tests, Klassifikation, Regression, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, Analyse von sequentiellen Daten ohne direkten Zeitbezug, Verwendung von Vorwissen und geplante Studien.
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