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Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und R beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab. Neu in dieser Auflage ist eine Einführung in die logistische Regression, deren Konzept auch anhand der statistischen Software SPSS und R erläutert wird. Des Weiteren wurden viele Beispiele und Übungsaufgaben thematisch überarbeitet.
List of contents
Grundlagen.- Häufigkeitsverteilungen.- Maßzahlen für eindimensionale Merkmale.- Analyse des Zusammenhangs zweier Merkmale.- Lineare Regression.- Kombinatorik.- Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufallsvariablen.- Diskrete und Stetige Standardverteilungen.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Multiple lineare Regression.- Analyse von Kontingenztafeln.
About the author
Helge Toutenburg studierte (1961-1966) und promovierte (1969) in Berlin, habilitierte in Dortmund (1989). Er ist seit 1991 Professor für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.
Christian Heumann studierte (1987-1992) Diplom-Statistik, promovierte 1997 und habilitierte 2004 an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er forscht und publiziert u.a. über fehlende Daten, Modelle für korrelierte kategoriale Daten und Rater-Agreement-Modelle.
