Statistische Datenanalyse

Beschreibung

Statistische Datenanalyse auf den Punkt gebracht: Dem Autor des Praxisbuches Andri Signorell gelingt es, die grundlegenden Themen der statistischen Datenanalyse und Wahrscheinlichkeitsrechnung gut verständlich und anwendungsbezogen zu vermitteln. Die Statistik ist für den Erkenntnisgewinn in der modernen Welt von unschätzbarem Wert. Sie hat allerdings den Ruf, komplex zu sein. Umso wichtiger ist ein niederschwelliger Zugang zur Materie. Dieser Leitlinie folgend, führt das Lehrbuch «Statistische Datenanalyse» in die grundlegenden Themen der Statistik ein. Mit den Methoden der deskriptiven Datenanalyse beginnend, beleuchtet es die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und stellt die darauf basierenden Konzepte der schliessenden Statistik wie z.B. Schätzungen, Konfidenzintervalle und Hypothesentests dar. Das Buch endet mit einer fundierten Einführung in die praxisrelevanten linearen Regressionsmodelle. Das Lehrbuch zeichnet sich durch seinen anwendungsbezogenen Zugang aus: Der Theorieteil mit Formeln ist kurz gehalten, gut nachvollziehbar und in einfacher Sprache erklärt. Die einzelnen Verfahren werden anhand vielfältiger Praxisbeispiele erläutert und mit zahlreichen Aufgaben und Übungen untermauert, welche auf realen Daten basieren und so einen konkreten Zugang zum Stoff gewährleisten. Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt in MS Excel mit vielen Hinweisen und Anleitungen für die professionelle Datenbearbeitung. «Statistische Datenanalyse» ist als E-Book (Enhanced PDF) konzipiert. Dank zahlreicher Links im Text ermöglicht das E-Book eine schnelle Navigation. Die Volltextsuche ersetzt das Stichwortverzeichnis, und in den praktischen Übungsteilen können die verbundenen Datensätze direkt per Mausklick heruntergeladen und in MS Excel geöffnet werden. Zielgruppe: «Statistische Datenanalyse» eignet sich für den Einsatz auf Stufe Fachhochschule/Universität.

Autor*in

Andri Signorell
Andri Signorell ist als Statistiker und Datenanalyst in der gesundheitlichen Versorgungsforschung tätig. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Branchenerfahrung in der Anwendung analytischer Methoden zur Beschreibung und Modellierung von Daten sowie in der Identifizierung, Definition und Anwendung analytischer Strategien zur Unterstützung von Datenuntersuchungen im Gesundheitsbereich. An über 30 wissenschaftlichen Studien arbeitete er mit. Er gilt als erfahrener R-Programmierer mit tiefgehenden Informatikkenntnissen und ist Autor mehrerer R-Pakete auf dem «Comprehensive R Archive Network (CRAN)». An der HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich ist er langjähriger Dozent für Statistik und unterrichtet in diversen Studiengängen.

Themen in »Statistische Datenanalyse«

Bivariate Datenanalyse Wahrscheinlichkeitsrechnung Zufallsvariablen Konfidenzintervalle Signifikanztests Varianzanalyse multiple lineare Regression

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