Statistik: Der Weg zur Datenanalyse
Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R-Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium.


Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.
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Statistik: Der Weg zur Datenanalyse
Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R-Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium.


Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.
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Overview

Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R-Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium.


Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.

Product Details

ISBN-13: 9783662675267
Publisher: Springer Spektrum
Publication date: 02/19/2024
Sold by: Barnes & Noble
Format: eBook
File size: 57 MB
Note: This product may take a few minutes to download.
Language: German

About the Author

Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München.

Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München.

Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München.

Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS.

Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München.

Table of Contents

Einführung.- Univariate Deskription und Exploration von Daten.- Multivariate Deskription und Exploration.- Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Diskrete Zufallsvariablen.- Stetige Zufallsvariablen.- Mehr über Zufallsvariablen und Verteilungen.- Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- Parameterschätzung.- Testen von Hypothesen.- Spezielle Testprobleme.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Zeitreihen.- Einführung in R.- Tabellen.

What People are Saying About This

From the Publisher

Besonders hervorzuheben: “- umfassende Darstellung der für eine einführende Statistiklehrveranstaltung relevanten Themen … - zusätzliche, fortgeschrittenere Themen - Formatierung und Struktur, z.B. mit den Orientierungshilfen am Rand sowie den wichtigen Sätzen/Definitionen, die sich deutlich vom Fließtext abheben.” (DI Gerhard Spindelberger, Wirtschaftsmathematik 2, Fachhochschule Oberösterreich, Steyr)

“Ein rundum und ohne Einschränkung empfehlenswertes Buch als Einführung in die Statistik.”
Besonders hervorzuheben: “Dieses Buch gefällt mir rundum sehr gut und ich werde es meinen Studierenden als weitere Pflichtlektüre benennen. Insbesondere auch Hinweise zur praktische Umsetzung von statistischen Fragestellungen mittels R gefällt mir besonders gut; ein wichtiger Schritt um die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen.” (Prof. Dr. rer.nat. Martin Severin, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Ulm)


“Gute, aktuelle und auch praxisbezogeneEinführung in die Statistik.”
Besonders hervorzuheben: “Gut, aktuell und eben auch praxisbezogen.” (Dr. Alexander Preuß, Fachbereich Wirtschaft & Medien, Hochschule Fresenius, Hamburg)

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