Discusses a new error concept dispensing with the common practice to randomize unknown systematic errors. Instead, unknown systematic errors are treated as what they physically are - namely as constants being unknown with respect to magnitude and sign.
Michael Grabe Reihenfolge der Bücher





- 2018
- 2016
Besonderes Verwaltungsrecht Sachsen-Anhalt
Unterrichtsskript
Dieses Lehrbuch widmet sich ausschließlich dem Besonderen Verwaltungsrecht und hierbei insbesondere zwei wichtigen Bereichen dieses Rechtsgebietes: dem Recht der Gefahrenabwehr auf der Grundlage des Gesetzes über die öffentliche Sicherheit und Ordnung des Landes Sachsen-Anhalt (SOG LSA) und dem Gewerberecht auf der Grundlage der Gewerbeordnung (GewO). Die Problematiken der beiden Rechtsgebiete werden in einzelnen Schritten dargestellt; hierzu dienen neben der textlichen Erläuterung einzelner wichtiger Begriffe aus diesen Rechtsgebieten auch anschauliche Übersichten und Schemata. Zusätzlich werden auch diverse Beispiele und praktische Fallgestaltungen unter Einbeziehung der jeweiligen Rechtsprechung angeboten.
- 2010
Die Generalisierte Gauß’sche Fehlerrechnung interpretiert systematische Fehler bei Messungen als Unterschiede zwischen den Erwartungswerten der Schätzer und den wahren Werten der Messgrößen. Auch hinsichtlich der Verarbeitung zufälliger Fehler weicht der Autor von der Konvention ab, indem er den Formalismus auf die Verteilungsdichte der empirischen Momente zweiter Ordnung stützt. Die Messunsicherheiten der Generalisierten Gauß’schen Fehlerrechnung zeigen robuste Strukturen, die die wahren Werte physikalischer Größen „quasi-sicher“ lokalisieren.
- 2005
In this book, Grabe illustrates the breakdown of traditional error calculus in the face of modern measurement techniques. Revising Gauß` error calculus ab initio, he treats random and unknown systematic errors on an equal footing from the outset. Furthermore, Grabe also proposes what may be called well defined measuring conditions, a prerequisite for defining confidence intervals that are consistent with basic statistical concepts. The resulting measurement uncertainties are as robust and reliable as required by modern-day science, engineering and technology.