Abwägen der Chancen: Ein Kurs in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Bewertung:   (4,6 von 5)

Abwägen der Chancen: Ein Kurs in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (David Williams)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird dafür gelobt, dass es fesselnd und schön geschrieben ist und komplexe Konzepte in der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik leichter zugänglich macht. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass es anspruchsvoll ist und vom Leser ein gewisses Maß an mathematischer Raffinesse voraussetzt, was seine Wirksamkeit als Text für Anfänger beeinträchtigen kann. Der Stil des Buches wird als manchmal abschweifend beschrieben, und es enthält zahlreiche Tippfehler, die den Leser frustrieren können.

Vorteile:

Fesselnde und interessante Präsentation des Materials, schön geschrieben, regt zum kritischen Denken an, geeignet für Leser mit mathematischem Hintergrund, und enthält wertvolle Intuition statt mechanischer Beweise.

Nachteile:

Nicht geeignet für Leser ohne fundierte mathematische oder statistische Kenntnisse, stellt Herausforderungen, die für Anfänger schwierig sein können, hat einen abschweifenden Schreibstil und enthält viele Tippfehler, die eine Fehlersuche erfordern.

(basierend auf 7 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Weighing the Odds: A Course in Probability and Statistics

Inhalt des Buches:

In diesem lebendigen Einblick in beide Fächer überzeugt David Williams Mathematikstudenten vom eigentlichen Interesse an Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistikstudenten davon, dass die Sprache der Mathematik echte Einsichten und Klarheit in ihr Fach bringen kann.

Er hilft den Studierenden dabei, die nötige Intuition zu entwickeln, und zwar in einer Präsentation, die mit Beispielen aus allen möglichen Anwendungsbereichen angereichert ist. In den Kapiteln zur Statistik werden sowohl der Frequentistische als auch der Bayes'sche Ansatz vorgestellt, wobei der Schwerpunkt eher auf Konfidenzintervallen als auf Hypothesentests liegt, und es werden Gibbs-Sampling-Techniken für die praktische Umsetzung der Bayes'schen Methoden vorgestellt.

In einem zentralen Kapitel wird die Theorie der linearen Regression und der ANOVA erläutert und erklärt, wie MCMC-Methoden eine größere Flexibilität bei der Modellierung ermöglichen. Für Berechnungsbeispiele und Simulationen wird C- oder WinBUGS-Code bereitgestellt.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9780521006187
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2001
Seitenzahl:568

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)