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...
| Main Author: | |
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| Format: | eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
2013, 2013
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| Edition: | 1st ed. 2013 |
| Series: | Statistik und ihre Anwendungen
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
| Collection: | Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa |
Table of Contents:
- 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