Parametrische Statistik

Beispielreich baut dieses Buch Schritt fr Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einfhrenden Werken legt dieses Buch groen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenfhrt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunchst 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 erlutert. Im sich daran anschlieenden 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 groen Wert auf Verstndlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthlt explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch bungen zu jedem R-Kapitel geprft werden knnen. Ein ausfhrliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar. Die zweite Auflage wurde ergnzt um Schtzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik fr nicht-normalverteilte Daten und die erschpfende Modellsuche.