Statistik II für Dummies
Wiley-VCH (Verlag)
978-3-527-70843-7 (ISBN)
- Titel ist leider vergriffen;
keine Neuauflage - Artikel merken
Vom Absolutrang bis zum Zweifach-Varianzanalysemodell - alles, was Sie über weiterführende Statistik wissen sollten
Es gibt Qualen, große Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit diesem Buch lernen Sie weiterführende Statistik so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Tests berechnen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bilden, nichtparametrische Prozeduren durchführen und vieles mehr. Aber auch die Grundlagen der Statistik bleiben nicht außen vor und deshalb erklärt Ihnen die Autorin, was Sie zu Mittelwerten, Vertrauensintervallen
und Co wissen sollten. So lernen Sie die Methoden, die Sie brauchen, und erhalten das Handwerkszeug, um erfolgreich Ihre Statistikprüfungen zu bestehen.
Sie erfahren:
- Wie Sie mit multiplen Regressionen umgehen
- Was es mit dem Vorzeichentest und dem Vorzeichenrangtest auf sich hat
- Wie Sie sich innerhalb der statistischen Techniken zurechtfinden
- Was das richtige Regressionsmodell für Ihre Analyse ist
- Wie Regression und ANOVA zusammenhängen
Deborah Rumsey ist Autorin zahlreicher Statistik- und Mathematik-Bücher in der »...für Dummies«-Reihe, unter anderem von »Statistik für Dummies« und »Wahrscheinlichkeitsrechnung für Dummies«.
Einleitung 19
Zu diesem Buch 19
Konventionen in diesem Buch 20
Was Sie nicht lesen müssen 21
Törichte Annahmen über den Leser 21
Wie dieses Buch aufgebaut ist 21
Teil I: Datenanalyse und Grundlagen der Modellbildung 22
Teil II: Vorhersagen unter Verwendung der Regression treffen 22
Teil III: Vergleich vieler Mittelwerte mit der ANOVA 22
Teil IV: Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests aufbauen 22
Teil V: Rebellen ohne Verteilung: Nichtparametrische Statistik 22
Teil VI: Der Top-Ten-Teil 23
Die Symbole in diesem Buch 23
Wie es weitergeht 24
Teil I
Datenanalyse und Modellbildung - Grundlagen 25
Kapitel 1
Mehr als nur Zahlenverarbeitung: Datenanalyse als Kunst und Wissenschaft 27
Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 27
Die gute alte Zeit 28
Der Nachteil der heutigen Statistik-Software 29
Regel Nr. 1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 29
Nichts ist ewig (nicht einmal eine Gerade) 30
Datenschnüffeln ist nicht cool! 31
(Daten-)Fischen verboten! 32
Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 36
Populationsparameter 37
Stichprobenkenngröße 37
Vertrauensintervall 38
Hypothesentest 38
Varianzanalyse (ANOVA, Analysis of Variance) 39
Multiple Vergleiche 40
Interaktionseffekte 41
Korrelation 43
Lineare Regression 44
Chi-Quadrat-Tests 45
Nichtparametrische Statistik 47
Kapitel 2
Orientierung innerhalb der statistischen Techniken 49
Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 49
Statistiken für qualitative Variablen 51
Anteile vergleichen 51
Einen Anteil abschätzen 51
Nach Beziehungen zwischen qualitativen Variablen suchen 52
Modelle für Vorhersagen erstellen 53
Statistik für quantitative Variablen 55
Vergleiche anstellen 55
Verbindungen erkennen 55
Vorhersagen treffen 57
Verzerrung vermeiden 58
Betrachtung der Verzerrung durch die Brille der Statistik 58
Der Varianzstreitfall: der Kampf zwischen n - 1 und n 59
Höchste Genauigkeit erzielen 61
Genauigkeit aus statistischer Perspektive verstehen 61
Genauigkeit mit dem Fehlerspielraum messen 61
Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 65
Kapitel 3
Vertrauen aufbauen und Modelle testen 67
Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 68
Die Grundlagen: Die allgemeine Form eines Vertrauensintervalls 68
Das Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert finden 69
Was ändert den Fehlerspielraum? 70
Ein Vertrauensintervall interpretieren 73
Modelle aufstellen und testen 74
Was sind Ho und Ha wirklich? 75
Ihre Hinweise in einer Teststatistik zusammenfassen 75
Die Stärke des Beweises mit einem p-Wert bestimmen 76
Typ-I- und Typ-II-Fehler ausschließen 77
Die Güte eines Hypothesentests 79
Teil II
Mit Hilfe der Regression Vorhersagen treffen 85
Kapitel 4
Einfache lineare Regression verstehen 87
Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 87
Mit Hilfe von Streudiagrammen Beziehungen untersuchen 89
Informationen mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten zuordnen 90
Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 91
Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten 91
Der y-Schnittpunkt der Regressionsgeraden 92
Die Steigung der Regressionsgeraden 93
Schätzungen anhand der Regressionsgeraden 94
Prüfen, ob das Modell passt (Daten, nicht Kleider!) 94
Definition der Bedingungen 94
Die Residuen finden und untersuchen 96
Mit r2 messen, ob das Modell geeignet ist 99
Ausreißer 100
Korrekte Schlüsse ziehen 101
Vermeiden Sie, Ursache- und Wirkungsdiskussionen 102
Extrapolation: No-No! 102
Die Grenzen eines einfachen linearen Regressionsmodells kennen 103
Kapitel 5
Wenn zwei Variablen besser sind als eine: Multiple Regression 105
Das multiple Regressionsmodell 105
Die Verwendungszwecke der multiplen Regression erkennen 105
Die allge
"Das Buch ist wirklich verständlich und anregend geschrieben. Das macht es für Studierende empfehlenswert. ...die Gratwanderung zwischen Übersichtlichkeit und Verständnis bzw. mathematischer Tiefe ist gut gelungen." (Tibor Aßheuer, Universität Salzburg)
| Erscheint lt. Verlag | 7.11.2012 |
|---|---|
| Reihe/Serie | ... für Dummies |
| Übersetzer | Judith Muhr |
| Verlagsort | Weinheim |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 176 x 240 mm |
| Gewicht | 653 g |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Schlagworte | Mathematik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik • Populärwissenschaftliche Statistik • Schätzung (Statistik) • Statistik • Statistik; Einführung (pop.) |
| ISBN-10 | 3-527-70843-X / 352770843X |
| ISBN-13 | 978-3-527-70843-7 / 9783527708437 |
| Zustand | Neuware |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
aus dem Bereich
