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Über dieses Buch

Beispielreich baut dieses Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst eine Grundlage in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, aus der dann alle anderen Verfahren abgeleitet werden (ANOVA, multiple Regression).

Jeder Schritt ist auf zwei Kapitel verteilt: Im ungradzahligen Kapitel wird anhand von vielen Beispielen und Abbildungen die Idee der statistischen Herangehensweise erläutert. Im sich daran anschließenden gradzahligen Kapitel wird die Umsetzung in der freien Statistiksoftware R gezeigt. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettiert dieses einleitende Werk.

Das Buch legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthält explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar.

Die zweite Auflage wurde ergänzt um Schätzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und die erschöpfende Modellsuche.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Stichprobe, Zufallsvariable – Histogramm, Dichteverteilung

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Stichprobe, Zufallsvariable – Histogramm, Dichteverteilung in R

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Verteilungen, ihre Parameter und deren Schätzer

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Verteilungen, Parameter und Schätzer in R

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Korrelation und Assoziation

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Korrelation und Assoziation in R

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Regression – Teil I

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Regression in R – Teil I

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Regression – Teil II

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Regression in R – Teil II

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Das Lineare Modell: $t$-Test und ANOVA

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Das Lineare Modell: $t$-Test und ANOVA in R

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

13. Hypothesen und Tests

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Experimentelles Design

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

15. Multiple Regression: mehrere Prädiktoren

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

16. Multiple Regression in R

Carsten F. Dormann

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Ausblick

Carsten F. Dormann

Backmatter

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