Bewertung:

Das Buch ist sehr empfehlenswert für alle, die sich für die statistische Datenanalyse interessieren, insbesondere im Zusammenhang mit der Physik. Es bietet klare Erklärungen, nützliche Anwendungen und verständliche Darstellungen von Konzepten. Es hat jedoch einige Mängel in Bezug auf die Detailgenauigkeit statistischer Tests, einen Mangel an verschiedenen Beispielen und Probleme mit der Qualität der E-Book-Version.
Vorteile:⬤ Klare und prägnante Darstellung der grundlegenden statistischen Analyse
⬤ gut strukturiert für Nicht-Mathematiker
⬤ starker Fokus auf Konzepte, die für die Datenanalyse in der Experimentalphysik anwendbar sind
⬤ deckt Themen wie Konfidenzintervalle und Entfaltung ab
⬤ bietet eine nützliche Einführung sowohl in die frequentistische als auch in die Bayes'sche Perspektive.
⬤ Kapitel über statistische Tests könnte detailliertere Erklärungen gebrauchen
⬤ wenige Beispiele außerhalb der Teilchenphysik
⬤ praktische Umsetzung der besprochenen Algorithmen fehlt
⬤ E-Book-Version weist erhebliche typographische Fehler auf
⬤ einige Leser bemerkten schlechte Druckqualität bei Nicht-Originaldrucken
⬤ wird als teuer empfunden.
(basierend auf 18 Leserbewertungen)
Statistical Data Analysis
Dieses Buch ist ein Leitfaden für die praktische Anwendung der Statistik bei der Datenanalyse in den Naturwissenschaften.
Es richtet sich in erster Linie an Studenten und Fachleute, die quantitative Schlussfolgerungen aus experimentellen Daten ziehen müssen. Obwohl die meisten Beispiele aus der Teilchenphysik stammen, ist das Material so allgemein gehalten, dass es für Personen aus den meisten Bereichen der physikalischen Wissenschaften nützlich ist.
Der erste Teil des Buches beschreibt die grundlegenden Werkzeuge der Datenanalyse: Konzepte der Wahrscheinlichkeit und Zufallsvariablen, Monte-Carlo-Techniken, statistische Tests und Methoden der Parameterschätzung. In den letzten drei Kapiteln werden dann fortgeschrittenere statistische Ideen entwickelt, wobei der Schwerpunkt auf Intervallschätzungen, charakteristischen Funktionen und der Korrektur von Verteilungen im Hinblick auf die Auswirkungen von Messfehlern (Entfaltung) liegt.