Overview
- Direkter Schreibstil und viele Beispiele erleichtern Annäherung an ein kompliziertes Thema
- Trennung von Theorie und Umsetzung macht Buch auch für den Umstieg auf R nutzbar
- Ein Ansatz (GLM) statt eines Sammelsuriums verschiedener Tests macht parametrische Statistik als homogenes Gebiet begreifbar
- Includes supplementary material: sn.pub/extras
Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST)
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About this book
Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen für Anwender auf. Dabei wird besonderer Wert auf einen roten Faden gelegt, der alle Methoden zusammenführt. Ausgehend von den Grundlagen in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, werden alle anderen Verfahren als Spezialfälle des GLM entwickelt (ANOVA, multiple Regression). An jedes Kapitel zum statistischen Verständnis schließt eines zur Umsetzung in der freien Statistiksoftware R an. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettieren das Buch.
Die Darstellung legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung: Jedes Kapitel hat ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen rundet das Buch ab.
Authors and Affiliations
About the author
Bibliographic Information
Book Title: Parametrische Statistik
Book Subtitle: Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R
Authors: Carsten F. Dormann
Series Title: Statistik und ihre Anwendungen
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34786-3
Publisher: Springer Spektrum Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013
eBook ISBN: 978-3-642-34786-3Published: 23 April 2013
Series ISSN: 2627-5317
Series E-ISSN: 2627-5333
Edition Number: 1
Number of Pages: XXII, 350
Number of Illustrations: 127 b/w illustrations
Topics: Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences, Theoretical Ecology/Statistics