Parametrische Statistik : Verteilungen maximum likelihood und GLM in R Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen großen Bogen einen roten Faden der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linear 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 hat 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 technische Seite und die Wahl der Statistiksoftware Stichprobenstatistik Stichprobenstatistiken in R Verteilungen ihre Parameter und deren Schätzer Verteilungen Parameter und Schätzer in R Korrelation und Assoziation Korrelation und Assoziation in R Regression Teil I Regression in R Teil I Regression Teil II Regression in R Teil II Das Lineare Modell: t Test und ANOVA Das Lineare Modell: t Test und ANOVA in R Hypothesen und Tests Experimentelles Design Multiple Regression Multiple Regression in R Ausblick.