Parametrische Statistik - Dormann, Carsten F.

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Résumé :
Beispielreich baut dieses Buch Schritt f?r Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einf?hrenden Werken legt dieses Buch gro?en Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenf?hrt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zun?chst 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 erl?utert. Im sich daran anschlie?enden 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 gro?en Wert auf Verst?ndlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegen?ber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enth?lt explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch ?bungen zu jedem R-Kapitel gepr?ft werden k?nnen. Ein ausf?hrliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar. Die zweite Auflage wurde erg?nzt um Sch?tzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik f?r nicht-normalverteilte Daten und die ersch?pfende Modellsuche.

Biographie:

Carsten Dormann ist Professor f?r Biometrie und Umweltsystemanalyse an der Albert-Ludwigs-Universit?t Freiburg. Seit seiner Promotion in Pflanzen?kologie besch?ftigt er sich mit statistischen Auswertungen bisweilen kompliziert strukturierter Daten. Seit ?ber 10 Jahren lehrt er einf?hrende Statistik f?r StudentInnen der Forst- und Umweltwissenschaften, mit besonderem Fokus auf die Bef?higung zur selbstst?ndigen Analyse.