Buch, Deutsch, 394 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 616 g
Reihe: Springer-Lehrbuch
Eine Einführung in Methoden und Anwendungen mit R und SPSS
Buch, Deutsch, 394 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 616 g
Reihe: Springer-Lehrbuch
ISBN: 978-3-642-01834-3
Verlag: Springer
Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und R beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab. Neu in dieser Auflage ist eine Einführung in die logistische Regression, deren Konzept auch anhand der statistischen Software SPSS und R erläutert wird. Des Weiteren wurden viele Beispiele und Übungsaufgaben thematisch überarbeitet.
Zielgruppe
Upper undergraduate
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research Spieltheorie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
- Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
Weitere Infos & Material
Grundlagen.- H#x00E4;ufigkeitsverteilungen.- Ma#x00DF;zahlen und Grafiken f#x00FC;r eindimensionale Merkmale.- Ma#x00DF;zahlen und Grafiken f#x00FC;r den Zusammenhang zweier Merkmale.- Zweidimensionale Merkmale: Lineare Regression.- Zeitreihen.- Verh#x00E4;ltniszahlen und Indizes.- Fehlende Daten.- Einf#x00FC;hrung in SPSS.- Einf#x00FC;hrung in R.