Statistisches Methodenbuch [electronic resource] : Verfahren, Fallstudien, Programmcodes /
Pruscha, Helmut.author.
Statistik dringt in immer weitere Bereiche der Naturwissenschaften, der Technik, Medizin und Ökologie vor. Den immer komplexer werdenden Daten muss der Statistiker mit einem ausreichenden Methodenarsenal und mit entsprechender statistischer Software gerecht werden. Ausgehend von Grundbegriffen und elementaren Verfahren wendet sich das Buch zunächst den Standardverfahren der multiplen Regression und den Modellen der Varianzanalyse zu. Nichtlineare statistische Methoden, wie sie namentlich bei kategoriellen Daten benötigt werden, und nichtparametrische Methoden zur Kurvenanpassung folgen. Besteht die Zielgrösse aus mehreren korrelierten Variablen gleichzeitig, so gelangt man zu den multivariaten Verfahren, die eine ausserordentliche Attraktivität in den 'life sciences' erlangt haben: Manova, Diskriminanz-, Faktor- und Clusteranalyse. Das Buch schließt mit den Analysemethoden für Zeitreihen, die sowohl in der Ökologie als auch in der Ökonomie wachsende Bedeutung gewinnen. Jedes Verfahren wird durch Anwendungsbeispiele illustriert, die grösseren real-wissenschaftlichen Fallstudien entnommen sind, sowie durch Programmcodes ergänzt, die in der Syntax der bekannten Statistikpakete Splus/R, SPSS oder SAS geschrieben sind. Awendern in den oben genannten Gebieten, die mit komplexeren Auswertungsproblemen konfrontiert sind, und die bis zur Feinanalyse ihrer Daten vordringen wollen wie Studenten und Dozenten in den Methodenwissenschaften (Mathematik, Statistik, Informatik) erhalten einen Einblick in die Fragestellungen und in die Lösungsangebote der Statistik und der sie unterstützenden Programmpakete.
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Includes bibliographical references and index.
Grundbegriffe und Elementare Methoden -- Varianzanalyse -- Lineare Regressionsanalyse -- Kategoriale Datenanalyse -- Nichtlineare, nichtparametrische Regression -- MANOVA und Diskriminanzanalyse -- Hauptkomponenten- und Faktoranalyse -- Clusteranalyse -- Zeitreihenanalyse.
Statistik dringt in immer weitere Bereiche der Naturwissenschaften, der Technik, Medizin und Ökologie vor. Den immer komplexer werdenden Daten muss der Statistiker mit einem ausreichenden Methodenarsenal und mit entsprechender statistischer Software gerecht werden. Ausgehend von Grundbegriffen und elementaren Verfahren wendet sich das Buch zunächst den Standardverfahren der multiplen Regression und den Modellen der Varianzanalyse zu. Nichtlineare statistische Methoden, wie sie namentlich bei kategoriellen Daten benötigt werden, und nichtparametrische Methoden zur Kurvenanpassung folgen. Besteht die Zielgrösse aus mehreren korrelierten Variablen gleichzeitig, so gelangt man zu den multivariaten Verfahren, die eine ausserordentliche Attraktivität in den 'life sciences' erlangt haben: Manova, Diskriminanz-, Faktor- und Clusteranalyse. Das Buch schließt mit den Analysemethoden für Zeitreihen, die sowohl in der Ökologie als auch in der Ökonomie wachsende Bedeutung gewinnen. Jedes Verfahren wird durch Anwendungsbeispiele illustriert, die grösseren real-wissenschaftlichen Fallstudien entnommen sind, sowie durch Programmcodes ergänzt, die in der Syntax der bekannten Statistikpakete Splus/R, SPSS oder SAS geschrieben sind. Awendern in den oben genannten Gebieten, die mit komplexeren Auswertungsproblemen konfrontiert sind, und die bis zur Feinanalyse ihrer Daten vordringen wollen wie Studenten und Dozenten in den Methodenwissenschaften (Mathematik, Statistik, Informatik) erhalten einen Einblick in die Fragestellungen und in die Lösungsangebote der Statistik und der sie unterstützenden Programmpakete.
Probabilities.
Epidemiology.
Econometrics.
Statistics .
Probability Theory and Stochastic Processes.
Epidemiology.
Econometrics.
Statistical Theory and Methods.
Statistics and Computing/Statistics Programs.
Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance.