Einf�hrung in die statistische Auswertung von Experimenten: Theorie und Praxis mit R

by Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl

Overview

Dieses Lehrbuch stellt eine Vielzahl von Werkzeugen zur Analyse von Experimenten zur Verfügung: Es zeigt die Grundlagen der Auswertung faktorieller Versuchspläne mittels ein- oder mehrfaktorieller Varianzanalysen (ANOVA) sowie mittels gängiger nichtparametrischer Alternativen. Darüber hinaus werden auch Verfahren zur Überprüfung der Annahmen von Varianzanalysen vorgestellt.

Die einzelnen Verfahren werden zunächst anhand übersichtlicher Beispiele und Datensätze motiviert, vorgestellt und mit Papier und Stift durchgerechnet. Für größere Beispiele kommt die frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz, mit der die manuellen Berechnungen nachvollzogen und schließlich auch größere Datensätze ausgewertet werden können.

Product Details

ISBN-13:	9783662590546
Publisher:	Springer Spektrum
Publication date:	06/27/2019
Sold by:	Barnes & Noble
Format:	eBook
File size:	12 MB
Note:	This product may take a few minutes to download.
Language:	German

About the Author

Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik, Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur, die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. Dabei legt er gleichermaßen Wert auf die mathematischen Details und die praktischen Anwendungen der Statistik. 2016 wurde er für diese Lehre mit zwei Preisen ausgezeichnet.

Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit, Anwendungsbezug, Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus, die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007.

Table of Contents

1 Einführung in die statistische Versuchsplanung.- 2 Einführung in R.- 3 Annahmen der Varianzanalyse.- 4 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 5 Zweifaktorielle Varianzanalyse.- 6 k-faktorielle Varianzanalyse.- 7 Fraktionelle faktorielle Versuchspläne.- 8 Beweise und Herleitungen.