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Einführung in die statistische Auswertung von Experimenten: Theorie und Praxis mit R

Autor Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
de Limba Germană Paperback – 8 iul 2019
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.

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Specificații

ISBN-13: 9783662590539
ISBN-10: 3662590530
Pagini: 231
Ilustrații: VIII, 231 S. 34 Abb., 2 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 x 13 mm
Greutate: 0.39 kg
Ediția:1. Aufl. 2019
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Spektrum
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Cuprins

1 Einführung in die statistische Versuchsplanung.- 2 Einführung in R.- 3 Annahmen der Varianzanalyse.- 4 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 5 Zweifaktorielle Varianzanalyse.- 6 k-faktorielle Varianzanalyse.- 7 Fraktionelle faktorielle Versuchspläne.- 8 Beweise und Herleitungen.

Notă biografică

Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik, Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur, die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. Dabei legt er gleichermaßen Wert auf die mathematischen Details und die praktischen Anwendungen der Statistik. 2016 wurde er für diese Lehre mit zwei Preisen ausgezeichnet.
Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit, Anwendungsbezug, Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus, die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007.

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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.
Die Autoren

Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik, Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur, die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. Dabei legt er gleichermaßen Wert auf die mathematischen Details und die praktischen Anwendungen der Statistik. 2016 wurde er für diese Lehre mit zwei Preisen ausgezeichnet.
Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit, Anwendungsbezug, Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus, die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007.

Caracteristici

Gut motivierte Einführung in die statistischen Methoden zur Auswertung von Experimenten
Kleine Beispiele/Datensätze zum Selbstrechnen und Nachvollziehen der Methoden
Programmierbeispiele in R für große Datensätze