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Bayes-Statistik für Human- und Sozialwissenschaften

  • Kompakter Überblick über die Vorteile und die Anwendung der Bayes-Statistik in den Human- und Sozialwissenschaften

  • Einfache Formeln für alle typischen, sozialwissenschaftlichen Fragestellungen

  • Komplexe Thematik vom Experten verständlich und anwenderfreundlich erklärt

Textbook

Part of the Springer-Lehrbuch book series (SLB)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XIII
  2. Einführung

    1. Front Matter
      Pages 1-1
  3. Theorie des bayesschen Schätzens und Testens

    1. Front Matter
      Pages 11-11
    2. Wolfgang Tschirk
      Pages 13-36
    3. Wolfgang Tschirk
      Pages 37-60
    4. Wolfgang Tschirk
      Pages 61-73
    5. Wolfgang Tschirk
      Pages 75-84
    6. Wolfgang Tschirk
      Pages 85-104
    7. Wolfgang Tschirk
      Pages 105-119
    8. Wolfgang Tschirk
      Pages 121-131
    9. Wolfgang Tschirk
      Pages 133-139
  4. Praxis des bayesschen Schätzens und Testens

    1. Front Matter
      Pages 141-141
    2. Wolfgang Tschirk
      Pages 143-153
    3. Wolfgang Tschirk
      Pages 155-167
    4. Wolfgang Tschirk
      Pages 169-177
    5. Wolfgang Tschirk
      Pages 179-190
    6. Wolfgang Tschirk
      Pages 191-200
  5. Back Matter
    Pages 201-246

About this book

Introduction

Dieses Lehrbuch erklärt verständlich, welche Vorteile die Bayes-Statistik den Human- und Sozialwissenschaften bietet, warum sie der klassischen Statistik mitunter überlegen ist und wie man sie konkret anwendet. Es beginnt bei den erkenntnistheoretischen Grundlagen der Bayes-Statistik und erklärt speziell (aber nicht nur) für die typischen Fragen der Human- und Sozialwissenschaften, wie sich diese mit einfachen Formeln behandeln lassen. Wolfgang Tschirk vermittelt überzeugend, warum die Bayes-Statistik eine Krone der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist: Weil sie auch spärliche Informationen zu einem Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren können.

Der Inhalt
  • Theorie des bayesschen Schätzens und Testens: Wahrscheinlichkeit, univariate und multivariate Verteilungen, Likelihood und Fisher-Information, Priori- und Posterioriverteilung, Punkt- und Intervallschätzungen, Hypothesenwahrscheinlichkeiten
  • Praxis des bayesschen Schätzens und Testens: Statistik von Anteilen sowie Statistik poissonverteilter, exponentialverteilter und normalverteilter Größen
  • Zahlreiche Beispiele, Übungsaufgaben und Lösungen

Die Zielgruppen
  • Studierende, Lehrende und Forschende in den Human- und Sozialwissenschaften

Der Autor
Wolfgang Tschirk studierte Mathematik und Physik an der Universität Wien. In seinem Institut mathecampus unterrichtet er Mathematik, Statistik und Physik für Natur-, Wirtschafts-, Human- und Sozialwissenschaften. Er hält über zwanzig Patente in der Kommunikations-, Medizin- und Rehabilitationstechnik und zahlreiche Innovationspreise, darunter den MERCUR der Wiener Wirtschaftskammer, den Worldwide Inventor of the Year der Siemens AG und die Viktor-Kaplan-Medaille des Österreichischen Erfinderverbandes.

Keywords

Bayes-Statistik Bayes Bayes-Theorem Statistik Quantitative Methoden Wahrscheinlichkeitsrechnung Bayessches Schätzen Bayessches Testen

Authors and affiliations

  1. 1.mathecampusWienAustria

About the authors

Wolfgang Tschirk studierte Mathematik und Physik an der Universität Wien. In seinem Institut mathecampus unterrichtet er Mathematik, Statistik und Physik für Natur-, Wirtschafts-, Human- und Sozialwissenschaften. Er hält über zwanzig Patente in der Kommunikations-, Medizin- und Rehabilitationstechnik und zahlreiche Innovationspreise, darunter den MERCUR der Wiener Wirtschaftskammer, den Worldwide Inventor of the Year der Siemens AG und die Viktor-Kaplan-Medaille des Österreichischen Erfinderverbandes. 

Bibliographic information

Reviews

“Gibt einen grundlegenden Einblick in ein für Psychologie immer wichtiger werdendes Thema!” (Ass.-Prof. Mag. Dr. Marko Lüftenegger, Institut für Angewandte Psychologie: Arbeit, Bildung, Wirtschaft, Universität Wien)