Zusammenfassung
Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Teilgebiet der Statistik. Sie verfolgt die Aufgabe, in vorhandenen Daten Strukturen zu erkennen, Hypothesen über Ursache und Grund der Daten zu bilden und Grundlagen für eingehendere statistische Modellbildung zu liefern. John W. Tukey hatte in den 1970er Jahren diese Bedeutung der EDA als Kritik und Ergänzung zur (mathematischen) Statistik, in der ein zu großes Gewicht auf das Auswerten und Testen von gegebenen Hypothesen gelegt wird, hervorgehoben. So ist neben den traditionellen statistischen Analysen ein kreativer Impuls gesetzt worden, der mit dem Schlagwort Let the data speak for themselves einen Anspruch auf eine bedeutsame und bisher vernachlässigte Aufgabe der Statistik erhob.
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Rüschendorf, L. (2014). Einführung: Datenanalyse und mathematische Statistik. In: Mathematische Statistik. Springer-Lehrbuch Masterclass. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41997-3_1
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