Parametrische Statistik

Beispielreich baut dieses Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst eine Grundlage in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, aus der dann alle anderen Verfahren abgeleitet werden (ANOVA, multiple Regression).

Das Buch legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthält explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar.

Die zweite Auflage wurde ergänzt um Schätzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und die erschöpfende Modellsuche.

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.