Download Induktive Statistik: Eine Einführung mit R und SPSS by Prof. Dr. Helge Toutenburg, PD Dr. Christian Heumann (auth.) PDF

By Prof. Dr. Helge Toutenburg, PD Dr. Christian Heumann (auth.)

Statistische Verfahren werden in der Medizin und in allen Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und zunehmend auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren in dem vorliegenden Buch eine anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der induktiven Statistik und Datenanalyse. Sie beschreiben anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Werkzeuge des modernen statistischen Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Übungsaufgaben sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlösungen ihm zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. Sowohl die Statistik-Software SPSS als auch – als Neuerung - die Programmiersprache R kommen in diesem Buch zum Einsatz. Das Buch beinhaltet ferner eine Einführung zur Problematik fehlender Daten. Diese Erweiterung ist einmalig für ein deutschsprachiges Lehrbuch der Statistik.

Aus Besprechungen zu den Vorauflagen:

"... Eine wirklich gelungene und gekonnte Verknüpfung von Theorie und Anwendung. All diejenigen, die bislang die Statistik als Schreckgespenst angesehen haben, sind mit diesem Lehrbuch bestens beraten. Denn Toutenburg zeigt, dass guy vor der empirischen Datenanalyse keine Angst haben muss, sondern dass sie sogar Spaß machen kann." Studium - Das Buchmagazin, 66/2000

Mit seiner anwendungsorientierten Einführung überwindet der Autor die Hemmschwelle zu induktiver Statistik und Datenanalyse. Er beschreibt anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Methoden des Datenmanagements. Die Standardsoftware SPSS wird beispielhaft aufgeführt.

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Elemente der Wahrscheinlichkeitsrechnung Folgerung 1: Die Wahrscheinlichkeit f¨ ur das zu A komplement¨are Ereignis A¯ ist ¯ = 1 − P (A). 4) Diese Regel wird h¨ aufig dann benutzt, wenn die Wahrscheinlichkeit von A ¯ bekannt ist oder leichter zu berechnen ist als die von A. Beispiel. Sei A = {ω6 }. Die Wahrscheinlichkeit, mit einem W¨ urfel die Augenzahl 6 zu werfen, betr¨ agt P (ω6 ) = 1/6. Dann ist die Wahrscheinlichkeit ¯ keine 6“ f¨ ur das Ereignis A: ” P ( keine 6“) = 1 − P (ω6 ) = 5/6. ” ¯ = ∅.

4. In einem B¨ uro arbeiten vier Sekret¨arinnen, zu deren Aufgabe auch die Ablage von Akten geh¨ ort. Sei Ai (i = 1, . . , 4) das zuf¨allige Ereignis Akte von Sekret¨ arin i abgelegt“. Damit ist Ω = A1 ∪· · ·∪A4 mit Ai ∩Aj = ∅ ” f¨ ur i = j. 10 Gesucht sei nun die Wahrscheinlichkeit, dass eine falsch abgelegte Akte von der dritten Sekret¨ arin bearbeitet wurde. 10 . 26 2. 020 ¯ B Abb. 3. 4 Diese Wahrscheinlichkeiten lassen sich in einem Baumdiagramm (vgl. 3) veranschaulichen. 046 . 046. F¨ ur die gesuchte Wahrscheinlichkeit P (A3 |B) gilt nach dem Satz von Bayes (vgl.

10: Ein B¨ acker ben¨ otigt f¨ ur die Herstellung seines Spezialbrotes vier verschiedene Mehlsorten, die er von vier Herstellern geliefert bekommt. Er kann sein Brot nur dann verkaufen, wenn alle vier Mehlsorten einwandfrei sind. 2 bzw. 15 M¨ angel aufweisen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit daf¨ ur, dass der B¨ acker sein Brot nicht verkaufen kann? 11: Ein W¨ urfel wird zweimal geworfen. “ ” Sind die Ereignisse A und B stochastisch unabh¨angig? 32 2. 12: Eine Großk¨ uche erh¨ alt von vier verschiedenen H¨andlern Gem¨ use.

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