Torben Kuhlenkasper – författare
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Dieses Buch liefert eine Einführung in die Analyse multivariater Daten, indem es eine Vielzahl klassischer und neuerer quantitativer Verfahren behandelt. Das Buch wendet sich sowohl an Studierende im Bereich Statistik als auch an Personen aus Wissenschaft und Praxis, die Datenanalyse betreiben und dabei multivariate Verfahren anwenden wollen.
Jedes Verfahren wird zunächst anhand eines realen Problems motiviert und mit kleinen Datensätzen veranschaulicht. Darauf aufbauend wird ausführlich die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet, gefolgt von einer detaillierten Entwicklung der Theorie. Praktische Aspekte runden die Darstellung des Verfahrens ab. An allen Stellen wird mit kleinen Datensätzen die Vorgehensweise veranschaulicht. Die notwendigen Berechnungen werden sowohl manuell als auch computergestützt dargestellt. Der weiteren Vertiefung des Stoffes dienen zahlreiche Übungsaufgaben.
Ein geeignetes Werkzeug für die computergestützte Datenanalyse ist die Software R.Sie stellt zum einen eine Vielzahl von Funktionen zur Verfügung, zum anderen lässt sie sich leicht um weitere Funktionen ergänzen. Die Durchführung wird für jedes behandelte Verfahren ausführlich beschrieben. Vorkenntnisse in R sind nicht erforderlich.
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Dieses Lehrbuch motiviert und erklärt die Inhalte der deskriptiven und induktiven Statistik, indem es die mathematischen Grundlagen der Statistik mit vielfältigen, leicht nachvollziehbaren Anwendungen und Beispielen verbindet: Durch überschaubare Beispiele, die mit Papier und Stift durchgerechnet werden können (und sollten!) gewinnt der Leser zunächst Verständnis und einen routinierten Umgang mit den zentralen Formeln. Für größere Beispiele kommt das frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz, welches die Berechnungen schnell und verlässlich auch für große Datensätze umsetzt.
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Dieses Lehrbuch stellt eine Vielzahl von Werkzeugen zur Analyse von Experimenten zur Verfügung: Es zeigt die Grundlagen der Auswertung faktorieller Versuchspläne mittels ein- oder mehrfaktorieller Varianzanalysen (ANOVA) sowie mittels gängiger nichtparametrischer Alternativen. Darüber hinaus werden auch Verfahren zur Überprüfung der Annahmen von Varianzanalysen vorgestellt.
Die einzelnen Verfahren werden zunächst anhand übersichtlicher Beispiele und Datensätze motiviert, vorgestellt und mit Papier und Stift durchgerechnet. Für größere Beispiele kommt die frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz, mit der die manuellen Berechnungen nachvollzogen und schließlich auch größere Datensätze ausgewertet werden können.