1652327126

Parametrische Statistik : Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R / von Carsten F. Dormann

Deutsch

Berlin, Heidelberg : Springer Spektrum, 2013

Online-Ressource (XXII, 350 S. 127 Abb, digital)

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Druckausg.: Parametrische Statistik. - Berlin : Springer Spektrum, 2013. - XXI, 350 Seiten

Druckausg.: Parametrische Statistik. - Berlin : Springer Spektrum, 2013. - XXI, 350 Seiten

978-3-642-34786-3

Weitere Ausgaben: 978-3-642-34785-6 (Druckausgabe)

DOI: 10.1007/978-3-642-34786-3

Die technische Seite und die Wahl der Statistiksoftware -- Stichprobenstatistik -- Stichprobenstatistiken in R -- Verteilungen, ihre Parameter und deren Schätzer -- Verteilungen, Parameter und Schätzer in R -- Korrelation und Assoziation -- Korrelation und Assoziation in R -- Regression - Teil I -- Regression in R Teil I -- Regression Teil II -- Regression in R Teil II -- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA -- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA in R -- Hypothesen und Tests -- Experimentelles Design -- Multiple Regression -- Multiple Regression in R -- Ausblick.

*Statistik / R

*Ecology ; Statistics ; Statistics ; Ecology

*R (Computer program language) ; Statistics / Data processing

Klassifikation der Library of Congress: QA276-280

Dewey Dezimal-Klassifikation: 519.5;

Regensburger Verbund-Klassifikation: RB 10103: R Geografie / RB 10000-RB 10918 Nicht regional gebundene Darstellungen / RB 10103-RB 10850 Allgemeine Geografie / RB 10103-RB 10168 Hilfswissenschaften / Mathematik und Statistik (soweit geographisch)

Regensburger Verbund-Klassifikation: SK 835: SA-SP Mathematik / SK Monografien / SK 800 Wahrscheinlichkeitstheorie / Wahrscheinlichkeitsverteilung

Book Industry Communication: MBNS

Book Industry Communication: PBT

bisacsh: MED090000

Mathematics Subject Classification: *62Fxx

Mathematics Subject Classification: 62-04

Mathematics Subject Classification: 62-01

Die technische Seite und die Wahl der Statistiksoftware -- Stichprobenstatistik -- Stichprobenstatistiken in R -- Verteilungen, ihre Parameter und deren Schätzer -- Verteilungen, Parameter und Schätzer in R -- Korrelation und Assoziation -- Korrelation und Assoziation in R -- Regression - Teil I -- Regression in R Teil I -- Regression Teil II -- Regression in R Teil II -- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA -- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA in R -- Hypothesen und Tests -- Experimentelles Design -- Multiple Regression -- Multiple Regression in R -- Ausblick.

Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen großen Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linear 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 hat 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.

https://zbmath.org/?q=an:1269.62031 [Zentralblatt MATH]

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https://doi.org/10.1007/978-3-642-34786-3 [E-books (Springer)]