Leserbewertungen
Zusammenfassung:Dieses Buch bietet einen umfassenden und klaren Vergleich zwischen frequentistischen und Bayes'schen Ansätzen in der Statistik, mit praktischen Beispielen unter Verwendung von R. Es ist gut geschrieben und dient als wertvolle Ressource sowohl für Studenten als auch für Fachleute auf dem Gebiet der Datenwissenschaft.
Vorteile:Gründlicher Vergleich von frequentistischer und Bayes'scher Statistik.
Nachteile:Klarer und verständlicher Schreibstil.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
Inhalt des Buches:
In diesem fesselnden und leicht verständlichen Buch lernen die Leser, wie sie mit Hilfe der Inferenzstatistik ihre Annahmen überprüfen, die Evidenz für ihre Überzeugungen bewerten und eine Überinterpretation von Ergebnissen vermeiden können, die vielversprechender aussehen, als sie tatsächlich sind. Es bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Verwendung sowohl klassischer (frequentistischer) als auch Bayes'scher Ansätze zur Inferenz. Zu den statistischen Techniken, die Seite an Seite mit frequentistischen und Bayes'schen Ansätzen behandelt werden, gehören Hypothesentests, Replikation, Varianzanalyse, Berechnung von Effektgrößen, Regression, Zeitreihenanalyse und mehr. Die Studierenden erhalten außerdem eine vollständige Einführung in die Open-Source-Programmiersprache R und ihre wichtigsten Pakete. Während des gesamten Textes werden anhand von Beispielen mit realen Daten einfache R-Befehle zur Veranschaulichung grundlegender Datenanalysefähigkeiten verwendet. Die begleitende Website bietet kommentierten R-Code für die Beispiele des Buches, Übungen für den Unterricht, ergänzende Leselisten und Links zu Online-Videos, interaktiven Materialien und anderen Ressourcen.
Pädagogische Merkmale.
*Spielerischer, unterhaltsamer Stil und schrittweiser Ansatz; geeignet für Studenten ohne ausgeprägte mathematische Vorkenntnisse.
*Übungen am Ende des Kapitels, die auf realen Daten aus dem kostenlosen R-Paket basieren.
*Technische Erklärungen und Gleichungs-/Ausgabefelder.
*Anhänge zur Installation von R und zur Arbeit mit den Beispieldatensätzen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781462530267 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 325 |
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