Statistik: Der Weg Zur Datenanalyse

ISBN-13: 9783662503713 / Niemiecki / Miękka / 2016

Ludwig Fahrmeir; Christian Heumann; Rita Kunstler

Opis

Das Buch bietet eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, moderner Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschlielich der Regressions- und Varianzanalyse. Die Darstellung ist auf inhaltliche Motivation, Interpretation und Verstandnis der Methoden ausgerichtet. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten und Graphiken veranschaulichen den Text. Texthervorhebungen zentraler Aspekte und Stichworter am Rand erhohen die Lesbarkeit und Ubersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitender Text, aber auch zum Selbststudium fur Studenten aus den Bereichen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, anderen Anwendungsdisziplinen der Statistik sowie als Einfuhrungstext fur Studenten der Statistik.

Spis treści

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.

O autorze

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

Prof. Dr. Christian Heumann studierte, promovierte und habilitierte an der LMU München und ist Professor am Institut für Statistik der LMU München.

Dr. Rita Künstler studierte Statistik mit Anwendungsgebieten Psychologie und Soziologie an der LMU München. Anschließend arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin und promovierte am Institut für Statistik an der LMU.

Prof. Dr. Iris Pigeot war Dozentin für Statistik in Dortmund und Mainz sowie Professorin an der LMU in München. Sie ist nun Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS.

Prof. Dr. Gerhard Tutz war nach seinem Studium der Mathematik, Physik und Psychologie zunächst Assistent an der Universität Regensburg. Anschließend hatte er Professuren an der LMU in München sowie der TU Berlin inne, bevor er an das Institut für Statistik an der LMU München zurückkehrte.

Blurb

Das Buch 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 durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren. Hervorhebungen am Rand erhöhen dabei die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. 

Für die vorliegende 8. Auflage wurden bisher verwendete Anwendungsbeispiele und Datensätze aktualisiert sowie weitere Beispiele und exemplarische R-Codes hinzugefügt. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden.

Die Autoren

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

Prof. Dr. Christian Heumann studierte, promovierte und habilitierte an der LMU München und ist Professor am Institut für Statistik der LMU München.

Dr. Rita Künstler studierte Statistik mit Anwendungsgebieten Psychologie und Soziologie an der LMU München. Anschließend arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin und promovierte am Institut für Statistik an der LMU.

Prof. Dr. Iris Pigeot war Dozentin für Statistik in Dortmund und Mainz sowie Professorin an der LMU in München. Sie ist nun Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS.

Prof. Dr. Gerhard Tutz war nach seinem Studium der Mathematik, Physik und Psychologie zunächst Assistent an der Universität Regensburg. Anschließend war er Professor an der LMU in München sowie der TU Berlin, bevor er an das Institut für Statistik an der LMU München zurückkehrte.