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

Bibliographic Details
Main Author: Dormann, Carsten F.
Format: eBook
Language:German
Published: Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 2017, 2017
Edition:2nd ed. 2017
Series:Statistik und ihre Anwendungen
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