Parametrische Statistik

Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R

  • Carsten F. Dormann

Part of the Statistik und ihre Anwendungen book series (STATIST)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xxii
  2. Carsten F. Dormann
    Pages 37-65
  3. Carsten F. Dormann
    Pages 67-84
  4. Carsten F. Dormann
    Pages 85-92
  5. Carsten F. Dormann
    Pages 93-103
  6. Carsten F. Dormann
    Pages 105-121
  7. Carsten F. Dormann
    Pages 123-149
  8. Carsten F. Dormann
    Pages 151-164
  9. Carsten F. Dormann
    Pages 165-186
  10. Carsten F. Dormann
    Pages 187-208
  11. Carsten F. Dormann
    Pages 209-223
  12. Carsten F. Dormann
    Pages 225-234
  13. Carsten F. Dormann
    Pages 235-264
  14. Carsten F. Dormann
    Pages 265-293
  15. Carsten F. Dormann
    Pages 295-331
  16. Carsten F. Dormann
    Pages 333-334
  17. Back Matter
    Pages 335-350

About this book

Introduction

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.

Keywords

Beschreibende Statistik Experimentelles Design Generalisiertes Lineares Modell (GLM) R Schließende Statistik

Authors and affiliations

  • Carsten F. Dormann
    • 1
  1. 1., Abteilung für Forstliche BiometrieAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgFreiburgGermany

Bibliographic information