Angewandte Statistik 1
Beschreibende und explorative Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Zufallsvariablen und Statistische Maßzahlen - Wichtige Verteilungen - Beurteilende Statistik - Vertrauensintervalle - Hypothesentests - Programmbeispiele in MINITAB
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Beschreibung
Diese fundierte Einführung in die Statistik richtet sich an alle wissenschaftlichen Anwender. Der schnelle Einstieg in die Materie wird nicht nur durch den hohen Praxisbezug mit zahlreichen Beispielen, sondern auch durch die Programme in MINITAB gefördert. Themen sind: - Beschreibung und explorative Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariablen und statistische Maßzahlen - Wichtige Verteilungen - Beurteilende Statistik - Vertrauensintervalle - Hypothesentests
Autor*in
Manfred Precht
Themen in »Angewandte Statistik 1«
Algorithmen Komplexitätsanalyse MINITAB Wahrscheinlichkeitsrechnung Zufallsvariablen
Stimmen zu »Angewandte Statistik 1«
Rezension (zur 6. Aufl.): "'Angewandte Statistik 1" ist ein sehr schönes einführendes Lehrbuch. Mir hat besonders gut die sanfte Lernkurve gefallen, die dem Leser außerordentlich entgegenkommt. Besonders schön sieht man das bei der Einleitung der empirischen Varianz auf S. 22 (Kapitel 1.7). Zur 'berühmten Frage', warum denn durch n-1 und nicht durch n dividiert wird, gibt es auf S. 23 eine sehr anschauliche Heuristik und es wird gleichzeitig auf Kapitel 4.5.2 verwiesen, wo man eine rigorose Erklärung erhält. Ich werde das Buch in Zukunf als Referenz verwenden, obwohl ich Statistik eher im Zusammenhang mit statistischer Physik benötige. (Aus diesem Blickwinkel gibt es mir im Buch zu viele Schweine und Kühe und Milchproduktion und etwas zu wenig technisch-wissenschaftliche Beispiele.)" Prof. Dr. Thomas Sonar, TU Braunschweig zur 7. Auflage: "Gut: Aktualität, sachliche Richtigkeit, Programmierbeispiele. [...]" "Ein Buch, das alle wichtigen, grundlegenden Begriffe und Verfahren behandelt." Prof. Dr. Werner Erhard, Friedrich-Schiller-Universität Jena "Das Buch erfüllt meine Erwartungen, weil die wesentlichen Themen, die für Informatiker v.a. zum Themenkomplex randomisierter Algorithmen als Basiswissen benötigt werden, klar und anwendungsorientiert dargestellt werden. Entsprechendes gilt für die gesamte Komplexitätsanalyse von Algorithmen, wo Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik eine Rolle spielen." Prof. Dr. Hecker, Friedrich Schiller Universität Jena "Das Buch deckt den gesamten Grundlagenstoff auf diesem Gebiet ab." Dipl.-Math. Christian Weiß, Universität Würzburg (NICHT zu Werbezwecken freigegeben)
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