Overview
- Stellt statistische Herangehensweisen an klassische Fragestellungen weitgehend verbal dar
- Kein unnötiger mathematischer Formalismus – dieser wird weitgehend in Ausblicke ausgelagert
- Selektiv lesbar (und dennoch verständlich)
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About this book
Aufgaben und Schaubilder verdeutlichen die möglichst weitgehend verbal beschriebenen Gedankengänge. Weitere didaktische Besonderheiten sind:
- Viele motivierende Einleitungen
- Erläuterungen der Resultate: was ist wichtig und warum
- Der mathematische Formalismus ist weitgehend in Ausblicke ausgelagert
- Die Möglichkeit, nur Teile zu lesen (und trotzdem halbwegs zu verstehen)
Der Inhalt
- Einführung: Ein klassischer Hypothesentest
- Die Mathematik des Zufalls: Ein Überblick über die mathematische Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Methoden der Mathematischen Statistik
- Einführung in R
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Table of contents (4 chapters)
Authors and Affiliations
About the author
Dr. Jörg Bewersdorff promovierte im Fach Mathematik an der Universität Bonn. Er war über zwei Jahrzehnte Geschäftsführer von Tochterunternehmen der Gauselmann AG. Ebenfalls bei Springer erschienen seine Bücher „Glück, Logik und Bluff“, „Algebra für Einsteiger“ und „Objektorientierte Programmierung mit JavaScript“.
Bibliographic Information
Book Title: Statistik – wie und warum sie funktioniert
Book Subtitle: Ein mathematisches Lesebuch mit einer Einführung in R
Authors: Jörg Bewersdorff
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-63712-8
Publisher: Springer Spektrum Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature 2021
Softcover ISBN: 978-3-662-63711-1Published: 22 September 2021
eBook ISBN: 978-3-662-63712-8Published: 21 September 2021
Edition Number: 2
Number of Pages: XII, 286
Number of Illustrations: 53 b/w illustrations, 15 illustrations in colour
Topics: Statistics, general, Statistics and Computing/Statistics Programs, Probability Theory and Stochastic Processes