Methoden der statistischen Inferenz
Methoden der statistischen Inferenz
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einfhrung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Anstze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schtzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zuknftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Untersttzung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der ntigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von bungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewhlten Lsungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
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