Parametrische Statistik
Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R
Seiten
2013
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2013
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-34785-6 (ISBN)
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-34785-6 (ISBN)
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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.
Prof. Dr. Carsten Dormann, Universiät Freiburg, Biometrie & Umweltsystemanalyse
Die technische Seite und die Wahl der Statistiksoftware.- Stichprobenstatistik.- Stichprobenstatistiken in R.- Verteilungen, ihre Parameter und deren Schätzer.- Verteilungen, Parameter und Schätzer in R.- Korrelation und Assoziation.- Korrelation und Assoziation in R.- Regression - Teil I.- Regression in R Teil I.- Regression Teil II.- Regression in R Teil II.- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA.- Das Lineare Modell: t-Test und ANOVA in R.- Hypothesen und Tests.- Experimentelles Design.- Multiple Regression.- Multiple Regression in R.- Ausblick.
| Reihe/Serie | Statistik und ihre Anwendungen |
|---|---|
| Zusatzinfo | XXII, 350 S. 127 Abb. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Gewicht | 610 g |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Medizin / Pharmazie | |
| Schlagworte | beschreibende Statistik • Experimentelles Design • Generalisiertes Lineares Modell (GLM) • R • schließende Statistik • Statistik |
| ISBN-10 | 3-642-34785-1 / 3642347851 |
| ISBN-13 | 978-3-642-34785-6 / 9783642347856 |
| Zustand | Neuware |
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