Parametrische Statistik
Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R
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Beschreibung
Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen großen Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linear Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst eine Grundlage in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, aus der dann alle anderen Verfahren abgeleitet werden (ANOVA, multiple Regression). Jeder Schritt ist auf zwei Kapitel verteilt: Im ungradzahligen Kapitel wird anhand von vielen Beispielen und Abbildungen die Idee der statistischen Herangehensweise erläutert. Im sich daran anschließenden gradzahligen Kapitel wird die Umsetzung in der freien Statistiksoftware R gezeigt. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettiert dieses einleitende Werk. Das Buch legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel hat ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar.
In dem einführenden Werk für Anwender werden alle klassischen Statistik-Methoden aus der beschreibenden Statistik, aus Verteilungen und Maximum-Likelihood-Methode abgeleitet. Beispiele machen komplexe Zusammenhänge verständlich und erleichtern die Umsetzung.
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.
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
Autor*in
Carsten F. Dormann
Themen in »Parametrische Statistik«
Beschreibende Statistik Experimentelles Design Generalisiertes Lineares Modell (GLM) R Schließende Statistik