Verständnis für Statistik ohne tief in die Mathematik einzusteigen: anwendungsorientiert und mit vielen Beispielen
Beschreibung eindimensionaler Stichproben - Beschreibende Statistik mehrdimensionaler Daten - Wahrscheinlichkeit - Diskrete Verteilungen - Stetige Verteilungen - Schätzungen - Tests - Vertrauensintervalle - Nominale Daten - Überprüfung von Voraussetzungen - Varianzanalyse - Regression - Versuchsplanung - Multivariate Statistik - Zeitreihen - Stichproben-Erhebungen
Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende (Naturwissenschaftler, Techniker, Mediziner und Pharmazeuten) und Interessierte gedacht, die sich ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage. Neben den Grundlagen wird auch eine Einführung in alle größeren weiterführenden Teilgebiete der Statistik geboten.
Für die vierte Auflage wurden Druckfehler korrigiert und einige kleinere Änderungen eingearbeitet.
Beschreibung eindimensionaler Stichproben - Beschreibende Statistik mehrdimensionaler Daten - Wahrscheinlichkeit - Diskrete Verteilungen - Stetige Verteilungen - Schätzungen - Tests - Vertrauensintervalle - Nominale Daten - Überprüfung von Voraussetzungen - Varianzanalyse - Regression - Versuchsplanung - Multivariate Statistik - Zeitreihen - Stichproben-Erhebungen
Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende (Naturwissenschaftler, Techniker, Mediziner und Pharmazeuten) und Interessierte gedacht, die sich ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage. Neben den Grundlagen wird auch eine Einführung in alle größeren weiterführenden Teilgebiete der Statistik geboten.
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