Bewertung:

Das Buch wird im Allgemeinen wegen seines verständlichen Schreibstils und der effektiven Erklärung statistischer Konzepte positiv aufgenommen und ist daher sowohl für Anfänger als auch für Personen mit Vorkenntnissen in Statistik geeignet. Es wurde jedoch kritisiert, dass es an wichtigen Formeln und Tiefe mangelt, was es weniger geeignet für diejenigen macht, die eine umfassende Einführung in statistische Methoden suchen.
Vorteile:Zugänglicher Schreibstil, sehr lehrreich, gut für Anfänger und Praktiker, gut zum Selbststudium geeignet, macht komplexe Konzepte leichter verständlich, gut organisiert für die praktische Anwendung statistischer Software.
Nachteile:Fehlende Schlüsselformeln und Diskussionen über wichtige Konzepte wie die Poisson-Verteilung, wird von einigen als oberflächlich empfunden, physische Qualität des Buches ist schlecht, nicht geeignet für diejenigen mit Vorkenntnissen in Statistik, die nach Tiefe suchen.
(basierend auf 36 Leserbewertungen)
Introduction to Statistics: An Intuitive Guide for Analyzing Data and Unlocking Discoveries
Lernen Sie Statistik ohne Angst Bauen Sie eine solide Grundlage in der Datenanalyse auf. Seien Sie sicher, dass Sie verstehen, was Ihre Daten Ihnen sagen, und dass Sie die Ergebnisse anderen erklären können. Ich helfe Ihnen, Statistik intuitiv zu verstehen, indem ich eine einfache Sprache verwende und Formeln in den Hintergrund stelle.
Dieser Leitfaden beginnt mit einem Überblick über die Statistik und darüber, warum sie so wichtig ist. Danach geht es um grundlegende statistische Fähigkeiten und Kenntnisse über verschiedene Datentypen, Beziehungen und Verteilungen. Dann geht es um die Verwendung der Inferenzstatistik zur Erweiterung des menschlichen Wissens, um ihre Einbindung in die wissenschaftliche Methode und um die Planung und Kritik von Experimenten.
Lernen Sie die Grundlagen der Statistik:
⬤ Warum ist der Bereich der Statistik in unserer datengesteuerten Gesellschaft so wichtig?
⬤ Interpretieren Sie Diagramme und zusammenfassende Statistiken.
⬤ Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Variablen finden.
⬤ Verstehen der Eigenschaften von Datenverteilungen.
⬤ Maße der zentralen Tendenz und der Variabilität verwenden.
⬤ Korrelationen und Perzentile interpretieren.
⬤ Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten verwenden.
⬤ Normal- und Binomialverteilungen eingehend kennen lernen.
⬤ Die Unterschiede zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik verstehen.
⬤ Datenerhebungsmethoden richtig anwenden und die Stichprobengröße verstehen.
⬤ Entwerfen und kritisieren Sie wissenschaftliche Experimente - egal ob es Ihre eigenen oder die eines anderen Forschers sind.
⬤ Freier Zugang zu herunterladbaren Datensätzen, um den Beispielen zu folgen.