
Statistik
Der Weg zur Datenanalyse
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Product details:
- Edition number 9., überarb. u. erg. Auflage 2023
- Publisher Springer Spektrum
- Date of Publication 11 March 2024
- Number of Volumes 1 pieces, Book + Digital Flashcards
- ISBN 9783662675250
- Binding Unidentified
- No. of pages656 pages
- Size 240x168 mm
- Language German
- Illustrations 231 Illustrations, black & white; 8 Illustrations, color 586
Categories
Short description:
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.
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.
Long description:
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.
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.
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