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1

Fehlerrechnung in Ökobilanzen effiziente Kombination von Näherungsverfahren und Simulation

Ciroth, Andreas January 2001 (has links)
Zugl.: Berlin, Techn. Univ., Diss., 2001 / Hergestellt on demand
2

Fehlerrechnung in Ökobilanzen

Ciroth, Andreas. Unknown Date (has links)
Techn. Universiẗat, Diss., 2001--Berlin.
3

Fehlerrechnung in Oekobilanzen

Straubing 20 December 2001 (has links) (PDF)
No description available.
4

Investigation of the Volga River sediments composition inorganic pollutants of potential concern /

Ottenstein, Ralf. Unknown Date (has links) (PDF)
University, Diss., 2005--Heidelberg.
5

Geodätische Fehlerrechnung mit der skalenkontaminierten Normalverteilung / Geodetic Error Calculus by the Scale Contaminated Normal Distribution

Lehmann, Rüdiger 22 January 2015 (has links) (PDF)
Geodätische Messabweichungen werden oft gut durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben, die steilgipfliger als die Gaußsche Normalverteilung sind. Das gilt besonders, wenn grobe Messabweichungen nicht völlig ausgeschlossen werden können. Neben einigen in der Geodäsie bisher verwendeten Verteilungen (verallgemeinerte Normalverteilung, Hubers Verteilung) diskutieren wir hier die skalenkontaminierte Normalverteilung, die für die praktische Rechnung einige Vorteile bietet. / Geodetic measurement errors are frequently well described by probability distributions, which are more peak-shaped than the Gaussian normal distribution. This is especially true when gross errors cannot be excluded. Besides some distributions used so far in geodesy (generalized normal distribution, Huber’s distribution) we discuss the scale contaminated normal distribution, which offers some advantages in practical calculations.
6

Geodätische Fehlerrechnung mit der skalenkontaminierten Normalverteilung

Lehmann, Rüdiger January 2012 (has links)
Geodätische Messabweichungen werden oft gut durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben, die steilgipfliger als die Gaußsche Normalverteilung sind. Das gilt besonders, wenn grobe Messabweichungen nicht völlig ausgeschlossen werden können. Neben einigen in der Geodäsie bisher verwendeten Verteilungen (verallgemeinerte Normalverteilung, Hubers Verteilung) diskutieren wir hier die skalenkontaminierte Normalverteilung, die für die praktische Rechnung einige Vorteile bietet. / Geodetic measurement errors are frequently well described by probability distributions, which are more peak-shaped than the Gaussian normal distribution. This is especially true when gross errors cannot be excluded. Besides some distributions used so far in geodesy (generalized normal distribution, Huber’s distribution) we discuss the scale contaminated normal distribution, which offers some advantages in practical calculations.

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