Statistisches Methodenbuch: Verfahren, Fallstudien, Programmcodes

ISBN-13: 9783540260066 / Niemiecki / Miękka / 2005 / 432 str.

Helmut Pruscha

Opis

Statistik dringt in immer weitere Bereiche der Naturwissenschaften, der Technik, Medizin und Okologie vor. Den immer komplexer werdenden Daten muss der Statistiker mit einem ausreichenden Methodenarsenal und mit entsprechender statistischer Software gerecht werden. Ausgehend von Grundbegriffen und elementaren Verfahren wendet sich das Buch zunachst den Standardverfahren der multiplen Regression und den Modellen der Varianzanalyse zu. Nichtlineare statistische Methoden, wie sie namentlich bei kategoriellen Daten benotigt werden, und nichtparametrische Methoden zur Kurvenanpassung folgen. Besteht die Zielgrosse aus mehreren korrelierten Variablen gleichzeitig, so gelangt man zu den multivariaten Verfahren, die eine ausserordentliche Attraktivitat in den 'life sciences' erlangt haben: Manova, Diskriminanz-, Faktor- und Clusteranalyse. Das Buch schliet mit den Analysemethoden fur Zeitreihen, die sowohl in der Okologie als auch in der Okonomie wachsende Bedeutung gewinnen. Jedes Verfahren wird durch Anwendungsbeispiele illustriert, die grosseren real-wissenschaftlichen Fallstudien entnommen sind, sowie durch Programmcodes erganzt, die in der Syntax der bekannten Statistikpakete Splus/R, SPSS oder SAS geschrieben sind. Awendern in den oben genannten Gebieten, die mit komplexeren Auswertungsproblemen konfrontiert sind, und die bis zur Feinanalyse ihrer Daten vordringen wollen wie Studenten und Dozenten in den Methodenwissenschaften (Mathematik, Statistik, Informatik) erhalten einen Einblick in die Fragestellungen und in die Losungsangebote der Statistik und der sie unterstutzenden Programmpakete.

Recenzje

Aus den Rezensionen:

"Der Text umfasst verschiedene wichtige Bereiche der Statistik. ... Dem Titel entsprechend integriert der Autor zudem Programmcode in den Text. Die Fallstudien werden im Anhang mit ... kurzer Erklärung vorgestellt und im Text an geeigneter Stelle als Anwendungsbeispiele angeführt. ... Jedoch erscheint ... für statistisch weniger vorgebildete Leser das Hinzuziehen eines eher spezialisierten und ausführlicheren Textes für die jeweils aktuelle Fragestellung angeraten."

(R. Schlittgen, in: Zentralblatt MATH, 2006, Vol. 1080, S. 31)

Aus den Rezensionen:

". ... Mit Hilfe von sehr anschaulichen Fallbeispielen gelingt es dem Autor, das sehr breite Methodenspektrum vertiefend und stets verständlich zu behandeln. ... Erwähnenswert sind die vorbildlich dokumentierten Fallstudien im Anhang. Jede Fallstudie wird kurz beschrieben, wobei auch auf die Urheber und weiterführende Literatur hingewiesen wird. ... kann ... uneingeschränkt empfohlen werden. Die Ausführungen sind präzise, sehr strukturiert, gut lesbar und werden durch zahlreiche Beispiele unterstützt. Zudem enthält das Buch einen umfassenden Schlagwortindex, es eignet sich daher nicht zuletzt auch aufgrund der klaren Strukturierung als gutes Nachschlagewerk ..."

(Matthias Meyer, in: OR News Gesellschaft für Operations Research, 2006, S. 53f)

Spis treści

Grundbegriffe und Elementare Methoden.- Varianzanalyse.- Lineare Regressionsanalyse.- Kategoriale Datenanalyse.- Nichtlineare, nichtparametrische Regression.- MANOVA und Diskriminanzanalyse.- Hauptkomponenten- und Faktoranalyse.- Clusteranalyse.- Zeitreihenanalyse.

O autorze

Apl. Prof. Dr. Helmut Pruscha wurde 1943 in Teplitz-Schönau geboren. Von 1964 bis 1969 Studium der Mathematik und Physik an den Universitäten Bonn, Freiburg i.Br. und Münschen. 1975 Promotion und 1985 Habilitation im Fach Mathematik an der Universität München. Von 1969 bis 1978 Stipendiat und Assistent am Max-Planck-Institut für Psychiatrie in München. 1975/76 Gastaufenhalt an der Universität Laval (Quebec). Seit 1978 Akademischer Rat und seit 1998 Akademischer Direktor am Mathematischen Institut der Universität München. Mitglied im Sonderforschungsbereich 386, Statistische Analyse diskreter Strukturen.