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Dieses Buch vermittelt schrittweise die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen und legt dabei großen Wert auf einen klaren roten Faden, der alle Methoden miteinander verbindet. Klassische statistische Verfahren wie der t-Test oder die multiple Regression werden als spezielle Fälle des Generalisierten Linearen Modells betrachtet. Zunächst wird eine Basis in beschreibender Statistik, Verteilungen und Maximum Likelihood geschaffen, von der aus alle weiteren Verfahren wie ANOVA und multiple Regression abgeleitet werden. Jeder Schritt ist in zwei Kapitel unterteilt: Im ungeraden Kapitel werden die Ideen der statistischen Herangehensweise anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen erläutert, während das folgende gerade Kapitel die praktische Umsetzung in der Statistiksoftware R zeigt. Ergänzt wird das Werk durch ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie sowie eines zum Design von Experimenten und Stichprobenverfahren. Das Buch legt besonderen Wert auf Verständlichkeit und praktische Anwendung, während mathematische Herleitungen in den Hintergrund treten. Jedes Kapitel enthält klar ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu den R-Kapiteln vertieft werden können. Ein umfassendes Schlagwortverzeichnis mit R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nützlich. Die zweite Auflage umfasst zudem neue Themen wie die Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und umfassende Model
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Parametrische Statistik, Carsten F. Dormann
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