Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet einen erschwinglichen und prägnanten Überblick über zirkuläre Statistik mit Anwendungen in R, wodurch es für Praktiker zugänglich wird. Es wurde jedoch kritisiert, dass es an mathematischer Strenge mangelt und es Probleme mit der Kindle-Ausgabe gibt.
Vorteile:⬤ Erschwinglicher Überblick über zirkuläre Statistik
⬤ prägnante und relevante Themen
⬤ direkte Anwendung in R ohne hohe Softwarekosten
⬤ umfassende Abdeckung zirkulärer statistischer Tests
⬤ klare Erklärungen und Einbeziehung von Formeln.
⬤ Mangelnde mathematische Strenge bei Definitionen und Erklärungen
⬤ einige Fehler bei der Darstellung von statistischen Schlüsselfunktionen
⬤ schlechte Formatierung in der Kindle-Ausgabe, die das Lesen von Formeln und Sonderzeichen erschwert.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Circular Statistics in R
Inhalt des Buches:
Circular Statistics in R bietet den umfassendsten Leitfaden zur Analyse kreisförmiger Daten seit über einem Jahrzehnt. Kreisförmige Daten treten in vielen wissenschaftlichen Kontexten auf, ob es sich nun um Winkelrichtungen handelt, wie z. B.: beobachtete Kompassrichtungen des Abflugs von Zugvögeln mit Funketiketten von einem Freilassungsort; in verschiedenen Molekülen gemessene Bindungswinkel; Windrichtungen zu verschiedenen Jahreszeiten in einem Windpark; Richtung von Spannungsbrüchen in Betonbrückenstützen; Längengrade von Erdbeben-Epizentren oder saisonale und tägliche Aktivitätsmuster, zum Beispiel: Daten über die Tageszeiten, zu denen Tiere in einer Kamerafalle gefangen werden, oder über Notrufe in New York oder über den Internetverkehr; jahreszeitliche Schwankungen beim Auftreten von Masern, beim globalen Energiebedarf, bei den Fernsehzuschauerzahlen oder bei Verletzungen von Sportlern. Die natürliche Art, solche Daten grafisch darzustellen, sind Punkte, die sich auf dem Umfang eines Kreises befinden, daher ihr Name. Wichtig ist, dass kreisförmige Variablen von Natur aus periodisch sind und.
Der Ursprung oder Nullpunkt, z. B. der Beginn eines neuen Jahres, wird willkürlich festgelegt und ergibt sich nicht notwendigerweise aus dem System selbst.
Dieses Buch ist sowohl für Einsteiger in die Analyse zirkulärer Daten als auch für diejenigen, die mit diesem Gebiet bereits vertraut sind, von Nutzen. Für Anfänger beginnen die Autoren mit einer Betrachtung der grundlegenden grafischen und numerischen Zusammenfassungen, die zur Darstellung zirkulärer Daten verwendet werden, bevor sie Verteilungen vorstellen, die zu deren Modellierung verwendet werden können. Anschließend werden grundlegende Formen der Inferenz wie Punkt- und Intervallschätzungen sowie formale Signifikanztests für Hypothesen erörtert, die häufig von wissenschaftlichem Interesse sein werden. Bei der Erörterung der Modellanpassung plädieren die Autoren dafür, sich weniger auf die klassische von-Mises-Verteilung zu verlassen; sie stellen Verteilungen vor, die in der Lage sind, Merkmale wie Asymmetrie und unterschiedliche Wölbungsgrade zu modellieren, die häufig bei kreisförmigen Daten auftreten.
Die Verwendung von Likelihood-basierten und computerintensiven Ansätzen zur Inferenz und Modellierung wird im gesamten Buch betont. Zur Umsetzung der Methodik wird die Programmiersprache R verwendet, insbesondere das Circular-Paket. Außerdem werden über 150 neue Funktionen für Techniken bereitgestellt, die in R noch nicht enthalten sind.
Dieser knappe, aber aussagekräftige Leitfaden richtet sich an alle Wissenschaftler, die kreisförmige Daten zu analysieren haben und dies so einfach und effektiv wie möglich tun wollen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780199671137 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2013 |
| Seitenzahl: | 208 |
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