Die nichtparametrische Statistik ist ein wichtiges Teilgebiet der statistischen Methodenlehre. Kennzeichnend für die Verfahren der nichtparametrischen Statistik sind vor allem Verteilungs-Freiheit, Robustheit und Einfachheit, woraus sich eine hohe Praxisrelevanz ergibt. Dieses Lehrbuch führt verständlich in nichtparametrische Tests ein; besondere Berücksichtigung finden Permutations- und Bootstrap-Tests, die seit der zweiten Hälfte der 1990er mehr und mehr in den Vordergrund rücken und inzwischen in zahlreichen statistischen Programmsystemen implementiert wurden. Auf die Vorstellung der verschiedenen Testverfahren folgt die Bearbeitung konkreter, beispielhafter Testprobleme. Zudem werden Programme umfassend vorgestellt, so dass der Leser in der Lage ist, die Verfahren selbst anzuwenden.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-01-31
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Im Vordergrund dieser völlig überarbeiteten und erweiterten Neuauflage stehen die eigentlichen "stochastischen" Ideen und ihre praktischen Anwendungen, insbesondere in der Statistik, ohne daß mathematische Strenge und Schönheit zu kurz kommen. Über die üblichen Grundlagen hinaus finden sich Kapitel über Simulation, nichtparametrische Statistik und Regressions- und Varianzanalyse, die in "geometrischer" Form dargestellt wird. Besonderer Anziehungspunkt dieses Buches ist die "genetische" Entwicklung der verschiedenen Typen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, ausgehend von der hypergeometrischen Verteilung, wie sie in natürlicher Weise in der Stichprobentheorie auftritt. Außerdem wird auch das Thema "exakte" statistische Verfahren ausführlich behandelt, das insbesondere durch den Gebrauch von Rechenprogrammen immer wichtiger wird.
Aktualisiert: 2022-04-01
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In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2022-08-18
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Aktualisiert: 2023-03-28
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Aktualisiert: 2023-02-05
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Die nichtparametrische Statistik ist ein wichtiges Teilgebiet der statistischen Methodenlehre. Kennzeichnend für die Verfahren der nichtparametrischen Statistik sind vor allem Verteilungs-Freiheit, Robustheit und Einfachheit, woraus sich eine hohe Praxisrelevanz ergibt. Dieses Lehrbuch führt verständlich in nichtparametrische Tests ein; besondere Berücksichtigung finden Permutations- und Bootstrap-Tests, die seit der zweiten Hälfte der 1990er mehr und mehr in den Vordergrund rücken und inzwischen in zahlreichen statistischen Programmsystemen implementiert wurden. Auf die Vorstellung der verschiedenen Testverfahren folgt die Bearbeitung konkreter, beispielhafter Testprobleme. Zudem werden Programme umfassend vorgestellt, so dass der Leser in der Lage ist, die Verfahren selbst anzuwenden.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Im Vordergrund dieser völlig überarbeiteten und erweiterten Neuauflage stehen die eigentlichen "stochastischen" Ideen und ihre praktischen Anwendungen, insbesondere in der Statistik, ohne daß mathematische Strenge und Schönheit zu kurz kommen. Über die üblichen Grundlagen hinaus finden sich Kapitel über Simulation, nichtparametrische Statistik und Regressions- und Varianzanalyse, die in "geometrischer" Form dargestellt wird. Besonderer Anziehungspunkt dieses Buches ist die "genetische" Entwicklung der verschiedenen Typen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, ausgehend von der hypergeometrischen Verteilung, wie sie in natürlicher Weise in der Stichprobentheorie auftritt. Außerdem wird auch das Thema "exakte" statistische Verfahren ausführlich behandelt, das insbesondere durch den Gebrauch von Rechenprogrammen immer wichtiger wird.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2019-02-01
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In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-04-04
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