Statistik fǬr Anwender - ULRICH KOCKELKORN

Statistik fǬr Anwender - ULRICH KOCKELKORN

Wähle den Zustand

Preise sind Endpreise zzgl. Versandkosten
  1. Sehr guter Zustand: leichte Gebrauchsspuren vorhanden
  2. z.B. mit vereinzelten Knicken, Markierungen oder mit Gebrauchsspuren am Cover
  3. Gut als Geschenk geeignet

Das reBuy Versprechen

21 Tage Widerrufsrecht
Der Umwelt zuliebe
Geprüfte Gebrauchtware
Zustand: Sehr gut
  • Zustellung in 3-5 Werktagen. Ab 3 Bücher: 1-3 Werktage.
  • alert-danger Fast ausverkauft

9,99 €

Das reBuy Versprechen

21 Tage Widerrufsrecht
Der Umwelt zuliebe
Geprüfte Gebrauchtware
menu-left Zurück

Produktinformationen

Details
EAN / ISBN-139783827422941
Höhe27.9 cm
ProduktformTaschenbuch / broschiert
Auflage2012
Seitenanzahl532
HerausgeberSpektrum Akademischer Verlag
Inhaltsverzeichnis1. Deskriptive Statistik – wie man Daten beschreibt.- 1.1 Grundbegriffe.- 1.2 Darstellungsformen.- 1.3 Lageparameter.- 1.4 Streuungsparameter.- 1.5 Strukturparameter.- 1.6 Mehrdimensionale Verteilungen.- 2. Wahrscheinlichkeit – die Gesetze des Zufalls.- 2.1 Wahrscheinlichkeits-Axiomatik.- 2.2 Die bedingte Wahrscheinlichkeit.- 2.3 Die stochastische Unabhängigkeit.- 2.4 Über den richtigen Umgang mit Wahrscheinlichkeiten.- 3. Zufällige Variable – der Zufall betritt den R1- 3.1 Der Begriff der Zufallsvariablen.- 3.2 Erwartungswert und Varianz einer zufälligen Variablen.- 3.3 Das Gesetz der großen Zahlen und weitere Grenzwertsätze.- 3.4 Mehrdimensionale zufällige Variable.- 3.5 Spezielle diskrete Verteilungsmodelle.- 3.6 Stetige Verteilungen.- 4. Spezielle Verteilungen – Modelle des Zufalls.- 4.1 Die Normalverteilungsfamilie.- 4.2 Die Gamma-Verteilungsfamilie.- 4.3 Die χ2-Verteilung und der Satz von Cochran.- 4.4 Die Beta-Verteilung und ihre Verwandtschaft.- 4.5 Aus der weiteren Verwandtschaft der Normalverteilung.- 4.6 Kennzeichnung von Verteilungen durch ihre Hazardraten.- 4.7 Extremwertverteilungen.- 4.8 Quantilplots erlauben den Vergleich von Verteilungen.- 4.9 Erzeugung von Zufallszahlen.- 5. Schätztheorie – besser als über den Daumen gepeilt.- 5.1 Die Daten und das Modell: die Basis des statistischen Schließens.- 5.2 Grundbegriffe der Stichprobentheorie.- 5.3 Die Likelihood und der Maximum-Likelihood-Schätzer.- 5.4 Die Güte einer Schätzung.- 5.5 Konfidenzintervalle.- 6. Testtheorie – Gerichtsverhandlung über Hypothesen.- 6.1 Die Grundelemente des Tests.- 6.2 Der χ2-Anpassungstest.- 6.3 Randomisierungs- und Rangtests.- 6.4 Mathematische Testtheorie.- 7. Lineare Regression – auf der Suche nach Einfluss und Abhängigkeiten.- 7.1 Die Ausgleichsgeraden.- 7.2 Die Grundstruktur des Regressionsmodells.- 7.3 Parameterschätzung im linearen Modell.- 7.4 Die lineare Einfachregression.- 7.5 Wie gut sind Modell und Methode?- 7.6 Nebenbedingungen im Modell.- 7.7 Test linearer Hypothesen.- 7.8 Abschlussdiagnose im Regressionsmodell.- 8. Varianzanalyse – Arbeiten mit Kontrasten und Effekten.- 8.1 Randomisierung und Blockbildung.- 8.2 Modelle mit einem Faktor.- 8.3 Modelle mit Rangdefekt.- 8.4 Balancierte Modelle mit zwei Faktoren.- 8.5 Balancierte Modelle mit beliebig vielen Faktoren.- 8.6 Unbalancierte Modelle mit zwei Faktoren.- 8.7 Tests in der Varianzanalyse.- 8.8 Lateinische Quadrate.- 9. Diskriminanz- und Clusteranalyse – Lernen mit und ohne Lehrer.- 9.1 Die Diskriminanzanalyse.- 9.2 Entscheidungsbäume.- 9.3 Clusteranalysis.- 10. Bayesianische Statistik – wie subjektiv dürfen wir objektiv sein?.- 10.1 Der subjektive Wahrscheinlichkeitsbegriff.- 10.2 Bayesianische Lernen.- 10.3 Bayesianische Entscheidungstheorie.- 10.4 Bayesianische Schätztheorie.- 10.5 Bayesianische Regressionsmodelle.- 10.6 Lineare Bayes-Schätzer.- 10.7 Die Achillesferse der bayesianischen Statistik.- 10.9 Kombinatorik.- 10.10 Mengen, Maße und Integrale.- 10.11 Vektoren, Räume und Projektionen.- 10.12 Matrizen.- 10.13 Analysis.- 10.14 Konvexe Mengen, Funktionen und Programme.- Mathematischer Anhang.- Literaturverzeichnis.- Index.
HauptbeschreibungDie Flut der Daten ist bedrohlich, doch mit Statistik braucht man sie nicht zu fürchten. Mit einem kühnen Sprung retten wir uns aus der Realität der Daten in die ideale Welt mathematischer Modelle. Dort können wir sie im Schutz von Axiomen und mathematischen Gesetzen  gefahrlos analysieren. Bepackt mit den in den Modellen gewonnenen und nur dort gültigen Ergebnissen wagen wir den zweiten Sprung zurück in die Realität. Diese beiden Sprünge machen die Statistik so interessant und unterscheiden sie von der Mathematik.  In diesem Buch lernen wir, Daten zu ordnen, zu gruppieren und zu konzentrieren, erklären, was wir unter Wahrscheinlichkeit und Zufall verstehen werden, denn auch diese Begriffe sind für uns nur Modelle, Brillen, mit denen wir die Welt betrachten. Wir schätzen Parameter und lernen beim Test, uns zwischen zwei Alternativen zu entscheiden. Oder etwas formeller gesagt, wir befassen uns mit deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, mit Likelihood und Kondidenzintervallen, mit der Testtheorie, mit Regressions- und Korrelationsrechnung, Varianz-, Diskriminanz- und Clusteranalyse.  Dabei gehen wir stets vom anschaulichen Beispiel aus  und leiten von dort die grundlegenden Regeln ab. Das Buch ist durchgängig vierfarbig, reich illustriert und enthält mehr als 150 Verständnisfragen, Rechenaufgaben und Anwendungsprobleme (mit Lösungen auf der Website).
Breite21 cm
AutorUlrich Kockelkorn
Erscheinungsdatum 2012
SpracheDeutsch

Kundenbewertungen Bücher

Gesamtbewertung

0.0 von 5 Sternen