Parametrische Statistik Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R
Seit über 10 Jahren lehrt er einführende Statistik für StudentInnen der Forst- und Umweltwissenschaften, mit besonderem Fokus auf die Befähigung zur selbstständigen Analyse
Main Author: | |
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Format: | eBook |
Language: | German |
Published: |
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
2017, 2017
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Edition: | 2nd ed. 2017 |
Series: | Statistik und ihre Anwendungen
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Subjects: | |
Online Access: | |
Collection: | Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa |
Table of Contents:
- 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