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Features Accessible to readers with a basic background in probability and statistics Covers fundamental concepts of experimental design and cause-effect relationships Introduces classical ANOVA models, including contrasts and multiple testing Provides an example-based introduction to mixed models Features basic concepts of split-plot and incomplete block designs R code available for all steps Supplementary website with additional resources and updates
Features Accessible to readers with a basic background in probability and statistics Covers fundamental concepts of experimental design and cause-effect relationships Introduces classical ANOVA models, including contrasts and multiple testing Provides an example-based introduction to mixed models Features basic concepts of split-plot and incomplete block designs R code available for all steps Supplementary website with additional resources and updates
Dieses Lehrbuch fuhrt in die zentralen Begriffe und Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung, der beschreibenden sowie der schliessenden Statistik ein. Der Fokus liegt dabei auf einem intuitiven Verstandnis der grundlegenden Konzepte, Zusammenhange und Methoden. Trotzdem wird der Stoff mathematisch prazise prasentiert. Innerhalb jedes Kapitels finden Sie verschiedene didaktische Elemente, die Ihnen den Zugang und das Verstandnis, aber auch die Orientierung deutlich erleichtern: Kurzubersicht der wichtigsten Begriffe am Kapitelanfang Anschauliche Erklarungen und Beispiele Zentrale Sachverhalte und Definitionen Warnungen vor haufigen Missverstandnissen Separate Textabschnitte zur Intuition Grafische oder tabellarische UEbersichten am Kapitelende Am Ende der meisten Abschnitte finden Sie kurze Lernkontrollen - hier koennen Sie Ihr Wissen uberprufen, indem Sie verschiedene Aussagen als wahr oder falsch einordnen. Die Loesungen finden Sie im Anhang, je nach Schwierigkeitsgrad mit kurzem Loesungsweg. Am Ende der Kapitel finden Sie ausserdem Verstandnisfragen, die noch einmal die wichtigsten Inhalte abfragen und so Ihren Lernfortschritt zeigen.
Dieses Open-Access-Buch gibt eine anwendungsorientierte Einfuhrung in die logistische Regression. Ausgehend von Grundkenntnissen der linearen Regression wird diese zuerst als zweistufiges Modell interpretiert, was den UEbergang zur logistischen Regression vereinfacht. Neben einer kompakten Einfuhrung der entsprechenden Theorie liegt der Fokus auch auf der Umsetzung mit der Statistiksoftware R und der richtigen Formulierung der entsprechenden Ergebnisse. Alle Schritte werden anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Hinzu kommt eine Einfuhrung in die Klassifikation mit den entsprechenden Begriffen.
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