Statistik – Wahrscheinlichkeitstheorie und Schätzverfahren

Par : Heinz Holling, Günther Gediga
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  • Nombre de pages327
  • FormatPDF
  • ISBN978-3-8409-2135-3
  • EAN9783840921353
  • Date de parution09/04/2013
  • Protection num.Digital Watermarking
  • Taille14 Mo
  • Infos supplémentairespdf
  • ÉditeurHogrefe Verlag GmbH & Co. KG

Résumé

Das Lehrbuch ergänzt den Band « Statistik - Deskriptive Verfahren » (ISBN 978-3-8017-2134-3) um die Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Parameterschätzung. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung stellt eine wichtige Grundlage für die Schätzung von statistischen Parametern dar. Daher führt das Lehrbuch zunächst umfassend in wesentliche Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Ausführlich werden Zufallsvarialben und Wahrscheinlichkeitsverteilungen erläutert.
Anschließend stellt der Band die gängisten Verfahren der Parameterschätzung vor, zu denen u.a. die Maximum-Likelihood-Schätzung oder die immer populärer werdenden Bayes-Verfahren gehören. Um die Darstellung der statistischen Konzepte nicht zu überfrachten, wird in diesem Buch auf mathematische Ableitungen und Beweise weitgehend verzichtet. Die Inhalte werden durch konsequenten Bezug auf anschauliche Beispiele nachvollziehbar gemacht. Zusätzlich wird das Vorgehen mit den gängigen Statistikprogrammen SPSS und R beschrieben.
Der Text wird anhand von Kästen, Zusammenfassungen und Abbildungen strukturiert. Vertiefende Informationen werden auf der Webseite zum Buch zur Verfügung gestellt.
Das Lehrbuch ergänzt den Band « Statistik - Deskriptive Verfahren » (ISBN 978-3-8017-2134-3) um die Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Parameterschätzung. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung stellt eine wichtige Grundlage für die Schätzung von statistischen Parametern dar. Daher führt das Lehrbuch zunächst umfassend in wesentliche Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Ausführlich werden Zufallsvarialben und Wahrscheinlichkeitsverteilungen erläutert.
Anschließend stellt der Band die gängisten Verfahren der Parameterschätzung vor, zu denen u.a. die Maximum-Likelihood-Schätzung oder die immer populärer werdenden Bayes-Verfahren gehören. Um die Darstellung der statistischen Konzepte nicht zu überfrachten, wird in diesem Buch auf mathematische Ableitungen und Beweise weitgehend verzichtet. Die Inhalte werden durch konsequenten Bezug auf anschauliche Beispiele nachvollziehbar gemacht. Zusätzlich wird das Vorgehen mit den gängigen Statistikprogrammen SPSS und R beschrieben.
Der Text wird anhand von Kästen, Zusammenfassungen und Abbildungen strukturiert. Vertiefende Informationen werden auf der Webseite zum Buch zur Verfügung gestellt.
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