Parametrische Statistik

Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R

  • Carsten F. Dormann

Part of the Statistik und ihre Anwendungen book series (STATIST)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XXIII
  2. Carsten F. Dormann
    Pages 37-67
  3. Carsten F. Dormann
    Pages 69-87
  4. Carsten F. Dormann
    Pages 89-96
  5. Carsten F. Dormann
    Pages 97-108
  6. Carsten F. Dormann
    Pages 109-125
  7. Carsten F. Dormann
    Pages 127-153
  8. Carsten F. Dormann
    Pages 155-169
  9. Carsten F. Dormann
    Pages 171-193
  10. Carsten F. Dormann
    Pages 195-218
  11. Carsten F. Dormann
    Pages 219-233
  12. Carsten F. Dormann
    Pages 235-245
  13. Carsten F. Dormann
    Pages 247-277
  14. Carsten F. Dormann
    Pages 279-307
  15. Carsten F. Dormann
    Pages 309-346
  16. Carsten F. Dormann
    Pages 347-348
  17. Back Matter
    Pages 349-363

About this book

Introduction

Beispielreich baut dieses Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst 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 erläutert. Im sich daran anschließenden 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 großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthält explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar.

Die zweite Auflage wurde ergänzt um Schätzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und die erschöpfende Modellsuche.

Der Autor

Carsten Dormann ist Professor für Biometrie und Umweltsystemanalyse an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Seit seiner Promotion in Pflanzenökologie beschäftigt er sich mit statistischen Auswertungen bisweilen kompliziert strukturierter Daten. Seit über 10 Jahren lehrt er einführende Statistik für StudentInnen der Forst- und Umweltwissenschaften, mit besonderem Fokus auf die Befähigung zur selbstständigen Analyse.

Keywords

Beschreibende Statistik Experimentelles Design Generalisiertes Lineares Modell (GLM) R Schließende Statistik

Authors and affiliations

  • Carsten F. Dormann
    • 1
  1. 1.Abteilung für Forstliche BiometrieUniversität FreiburgFreiburgGermany

Bibliographic information

Industry Sectors
Pharma
Chemical Manufacturing
Biotechnology
Consumer Packaged Goods
Aerospace