Es wurden 40 Produkte zu dem Suchbegriff piratenstatistiken.de in 2 Shops gefunden:

Das Buch führt in die wichtigsten statistischen Methoden von der Datenerhebung über beschreibende Techniken hin zur schließenden Analyse einschließlich multivariater Verfahren ein. Besonderer Wert wird in der Darstellung des Stoffes darauf gelegt, dass die Eigenschaften und Zusammenhänge der statistischen Verfahren deutlich werden. Zahlreiche Beispiele und Abbildungen illustrieren die Anwendung der vorgestellten Verfahren und tragen so zur weiteren Verständlichkeit des Textes bei. Durch die Integration der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Einführung multivariater Verfahren ist das Buch nicht nur als Lehrtext sondern gleichzeitig auch als ein Kompendium zur Statistik zu benutzen.

Knapp, verständlich und effizient präsentiert dieses Standardwerk die Grundlagen der Statistik. Zum einen ist es als Begleitliteratur für das Grundstudium ausgerichtet und behandelt die Beschreibende Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Schließende Statistik. Zum anderen wendet es sich an Praktikerinnen und Praktiker, die mit immer größeren Datensätzen konfrontiert werden (Big Data). Um diese auswerten zu können und sich Zugang zu komplizierteren Verfahren zu verschaffen (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence), müssen zunächst die statistischen Kerninhalte verstanden werden. Begleitet von einer darauf abgestimmten Kleinen Formelsammlung hilft diese erweiterte und überarbeitete 13. Auflage mit vielen Beispielen und Lösungen bei der praktischen Umsetzung und Festigung des statistischen Instrumentariums.

Dieses kleine Lehrbuch aus der Reihe „Was ist eigentlich ...?“ gibt eine kurze Einführung in die grundlegenden Methoden der quantitativen Statistik in sozialwissenschaftlichen Fächern. Sie will Studierenden der Psychologie, Sozialwissenschaften oder verwandter Fächer zu Beginn des Studiums bei einer Orientierung in dieser Teildisziplin verhelfen. Sie bietet aber auch für Fachfremde, die an psychologischen Methoden interessiert sind, einen ersten Einblick in die deskriptive Statistik, Inferenzstatistik sowie statistische Modellierung.

Dieses Lehrbuch bietet dem Leser eine übersichtliche und umfassende Einführung in die statistische Methodenlehre und in die Datenanalyse mit Excel und SPSS.Zur Anwendung und weiteren Vertiefung der statistischen Methoden ist, in Ergänzung zu diesem Lehrbuch, das Buch „Statistik verstehen mit Excel – Interaktiv lernen und anwenden“ mit kostenlosen Zusatzmaterial in Form von Übungen erschienen.

Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren

In „Datenanalyse und Statistik“ setzen Udo Bankhofer und Jürgen Vogel vier grundlegende inhaltliche Schwerpunkte: Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Methoden der Datenanalyse und neuere Ansätze des Data Mining. Bei der Darstellung der Methoden werden Voraussetzungen, das Anwendungsspektrum und die Ergebnisinterpretationen ausreichend berücksichtigt. Zahlreiche ausführliche Beispiele unterstützen den Leser bei der Vertiefung in die Grundlagen der Datenanalyse und Statistik.

Dieses Lehrbuch zeichnet sich durch eine verbale und leicht verständliche Beschreibung der in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften verwendeten statistischen Verfahren aus. Zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustrieren und betonen die immer stärker werdende Bedeutung der Datenanalyse für den Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Die anwendungsbezogene Darstellung gliedert sich in drei Teile, der beschreibenden und der schließenden Statistik sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung als Bindeglied. Das Buch deckt den Stoff eines einjährigen Kurses ab und ist damit besonders für die Bachelorausbildung in Statistik geeignet. Die vorliegende dritte Auflage ist eine korrigierte und in einigen Teilen überarbeitete Neufassung der zweiten Auflage. So wird der wesentliche Lernstoff eines jeden Kapitels anfangs motiviert und am Ende noch einmal übersichtlich zusammengefasst.

In bewährter Weise werden in diesem Lehrbuch grundlegende Begriffe und Verfahren der Statistik erläutert und können anhand von Aufgaben erprobt werden. Das Buch umfasst die Bereiche deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik sowie weitere wichtige Teilgebiete der Statistik, wie etwa Prognoserechnung, Ökonometrie, multivariate Verfahren, statistische Entscheidungstheorie und statistische Software. Für die Arbeit mit dem Buch sind mathematische Vorkenntnisse, die üblicherweise im ersten Studienabschnitt in wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengängen vermittelt werden, ausreichend.

Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.

Diese Einführung in die Statistik vermittelt die Grundlagen univariater, bivariater und multivariater Datenauswertung anhand von Beispielen aus der Forschungspraxis. Alle Verfahren werden so dargestellt, dass sie sowohl »von Hand« als auch mit SPSS und Stata nachvollzogen werden können. Diese Einführung in die Statistik orientiert sich an der Praxis sozialwissenschaftlicher Datenanalyse. Die mathematischen Grundlagen werden soweit dargestellt und erläutert, wie es zum Verständnis der Verfahren notwendig ist. Im Vordergrund steht aber der Umgang mit Daten. Stets geht es um die Frage: Welche Bedeutung haben die Verfahren, Kennzahlen und Graphiken der univariaten, bivariaten und multivariaten Datenauswertung? Wie kann man Aussagen statistisch absichern? Da statistische Datenauswertung heute ohne einschlägige Software nicht mehr denkbar ist, erläutert das Buch auch die Umsetzung der Verfahren mit zwei bekannten Softwarepaketen, SPSS und Stata.

Dieses Lehrbuch der statistischen Datenanalyse wurde speziell für Einführungskurse konzipiert und richtet sich an alle, die eine leicht verständliche Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik suchen. Es bezieht sich auf das Feld der Erziehungs- und Sozialwissenschaften und behandelt den Stoff nicht als inhaltsunabhängiges mathematisches Wissen.

Mehr als eine Formelsammlung! Kenngrößen, Konzentrationsmaße, Regression oder Zufallsvariablen - dieser Ratgeber bietet Ihnen eine leicht verständliche Einführung in die Welt der Statistik. Kompakte Einführung in die wichtigsten statistischen Verfahren und Wahrscheinlichkeitsrechnungen. Für Studium und Beruf bestens geeignet. Inhalte: Das kompakte Grundwissen für Wissenschaft und Beruf Begriffe, Methoden und Anwendungen der modernen Datenanalyse verständlich erklärt Mit zahlreichen Praxisbeispielen, grafischen Darstellungen und Tabellen Extra: mit statistischen Funktionen und ihren Parametern in Tabellenkalkulationsprogrammen

Mit der Hilfe zahlreicher Beispiele gelingt durch das Buch ein umfassender Einstieg in die Statistik für Studierende der Pflege, Sozialen Arbeit und den Humanwissenschaften. Nach der Betrachtung von Fragestellungen, Hypothesen, dem Verhältnis von Theorie und Methode sowie diversen Studiendesigns folgen Berechnungen verschiedener Verteilungen, das Hypothesentesten, bivariate Analyseverfahren, Varianzanalyse und Regressionen, sowie Grundzüge der Mehrebenenanalyse, gemischter Modelle, Multidimensionaler Skalierung und Auszüge zur Instrumentenentwicklung. Das Buch enthält zahlreiche Übungsaufgaben inkl. ausführlicher Lösungen. Die Autorin und der Autor verfügen über langjährige Erfahrung in der Lehre in der Statistik und den standardisierten Verfahren.

Diese herausragende Einführung in die Statistik vermittelt Daten- und Methodenkompetenz in einzigartiger Kombination mit aktuellen, interdisziplinären Beispielen und interaktiven Elementen. Das Lehrbuch wurde dafür bereits mit mehreren Medien- und Innovationspreisen ausgezeichnet. Pluspunkte der vollständig überarbeiteten, aktualisierten und erweiterten siebten Auflage sind: Hervorragende Eignung für Selbststudium, Vorlesung und Unterricht Das Werk wird an mehreren Hochschulen eingesetzt und deckt die üblichen Inhalte der Vorlesungen Statistik I und II ab. Es eignet sich bestens zur beruflichen Weiterbildung, für das Selbststudium sowie ergänzend für den Statistikunterricht in der Sekundarstufe II. Zu allen Übungsaufgaben wird Code in der weitverbreiteten Programmiersprache R bereitgestellt. Praxisnähe, Interdisziplinarität und hohe Aktualität Die Relevanz von Daten- und Methodenkompetenz wird anhand motivierender Beispiele und Exkurse aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Statistik illustriert. Verknüpfungen mit Medienbeiträgen liefern Anregungen für eigene weiterführende Überlegungen. Neu oder stark aktualisiert sind u. a. Ausführungen zur Künstlichen Intelligenz, zur Gewinnung und Visualisierung von Daten, zu den Themen Nachhaltigkeit und Einkommensungleichheit sowie zum Politikmonitoring anhand von Indikatoren. Interaktive Visualisierung und innovativer Medienmix Das durchgehend mehrfarbige Buch bietet neben Videos und Podcasts z. T. ganz neue interaktive Visualisierungen von statistischen Methoden und gesellschaftsrelevanten Daten, die per QR-Code eingebunden sind. Alle interaktiven Elemente können auch unabhängig vom Buch in Vorlesungen oder im Unterricht eingesetzt werden, z. B. auf Smartboards.

Ausgezeichnet mit mehreren Medien- und Innovationspreisen als inhaltlich und didaktisch beispielhaft, bietet diese bewährte Einführung in die Statistik in der sechsten, stark erweiterten und vollständig überarbeiteten Auflage folgende Pluspunkte: Hervorragende Eignung für Selbststudium, Vorlesung und Unterricht Das Werk wird an mehreren Hochschulen vorlesungsergänzend eingesetzt. Es eignet sich bestens zur beruflichen Weiterbildung, für das Selbststudium sowie zur Ergänzung des Statistikunterrichts in der Sekundarstufe II. Der Pool an Übungsaufgaben wurde erweitert, die Lösungen werden nun auch anhand der Programmiersprache R dargestellt. Praxisnähe, Interdisziplinarität und hohe Aktualität Die Relevanz von Daten- und Methodenkompetenz wird anhand motivierender Beispiele aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Statistik illustriert. Neu sind u. a. aktuelle Beispiele aus der Medizin und dem Finanzsektor. Anwendungen der Statistik werden auch unter datenethischen Aspekten diskutiert. Interaktive Visualisierung und innovativer Medienmix Das durchgehend mehrfarbige Buch bindet zahlreiche neue interaktive Visualisierungen und Lehrvideos ein, die auch unabhängig vom Buch einsetzbar sind. Verknüpfungen mit Podcasts und Presseartikeln liefern Anregungen für eigene weiterführende Überlegungen. Neu sind kritische Kommentare zu fragwürdigen Entwicklungen. Die Printausgabe enthält einen Zugangscode zum eBook.

Dieses Werk ist nicht nur ein umfassendes Lehrbuch der Statistik im klassischen Sinn, sondern zugleich ein Handbuch für jeden, der statistische Probleme im Zusammenhang mit Experiment und Erhebung zu lösen hat. Hier dient es fächerübergreifend: der Mediziner oder der Ingenieur braucht es ebenso wie der Betriebswirt! Hervorzuheben ist nicht nur die breitgefächerte Auswahl der vorgestellten Methoden, sondern auch deren Demonstration anhand zahlreicher, ausführlicher Beispiele aus den verschiedensten Anwendungsgebieten. Aus dem Inhalt: Aufbereitung und Darstellung von Datenmaterial - Deskriptive Statistik. Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Statistische Schlussweisen. Spezielle Verteilungen und Statistische Schlüsse über Kenngrößen von Verteilungen mittels einer Messreihe (Stichprobe). Aspekte der Datengewinnung - Stichprobentheorie, Messfehler, Ausreißertests, Datentransformationen, Versuchsplanung, Klinische Versuche, Skalierung. Qualitätskontrolle. Analyse diskreten Datenmaterials in Form von Kontingenztafeln. Vergleich zweier Messreihen (Stichproben). Die Korrelation von Merkmalen. Regressionsanalyse. Varianzanalyse. Zeitreihenanalyse. Analyse von Lebensdauern und Zuverlässigkeit von Systemen. Explorative Datenanalyse (EDA) und Robuste Verfahren.

Das Schreiben einer quantitativ-empirischen Graduierungsarbeit ist wie das Kochen in einer Mensa. Es sollte schnell gehen, das Essen schmecken, gesund und kostengünstig sein. Um das zu erreichen, müssen Rezepte eingehalten werden. Ohne Leidenschaft, aber professionell. Dieses essential gibt Ihnen solche Rezepte an die Hand, die Sie nur nachkochen müssen. Wie ist eine solche Arbeit aufgebaut? Wie formuliere ich Hypothesen und wie überprüfe ich diese korrekt? Es wird der Umgang mit der kostenfreien Statistiksoftware „R“ erklärt. Die benötigte Syntax finden Sie im essential . Sie müssen sie lediglich kopieren.

Diese Einführung in die Biostatistik vermittelt kompakt und verständlich alle im Studium der Biowissenschaften benötigten Grundlagen des Faches. Zahlreiche Beispiele stellen den Bezug zur Praxis der biologischen Forschungsarbeit her. Mathematische oder statistische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Alle Methoden und Verfahren werden an Beispieldaten illustriert. Die praktische Umsetzung biostatistischer Methoden läuft mittlerweile vorwiegend programmgestützt. Daher wird in dem dazugehörigen MyLab eine Einführung in die gängigen Programme zur statistischen Datenanalyse, SPSS, R und EXCEL gegeben, die zur weiteren selbstständigen Arbeit mit den im Buch verwendeten Beispieldaten befähigt. Zusätzlich wird in dem MyLab je Kapitel ein Beispieldatensatz ausgewertet und interpretiert, der aus einem Forschungsprojekt stammt. Auf diese Weise können die Leser sich leicht die Grundlagen der Biostatistik erarbeiten und diese gezielt in ihren eigenen Projekten anwenden. Außerdem laden viele Aufgaben mit Lösungen zu einer vertieften Auseinandersetzung ein.

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches Grundlagenwissen in Statistik benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig? Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-) Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile zum kostenlosen Download (howtodo.at bzw. utb.de). Der Band enthält 95 Abbildungen, viele Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche digitale Materialien. Zielgruppen sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker:innen. utb+: Als digitale Ergänzung erhalten Leser:innen einen Beispiel-Fragebogen mit korrespondierendem SPSS-Datenfile, Good-Practice-Beispiele sowie frei (um)gestaltbare Muster für Ergebnisdarstellungen und Foliensätze für Vortragszwecke. Erhältlich über utb.de.

»Traue nur der Statistik, die du selbst gefälscht hast!« Dieser Satz ist in unserer Informationsgesellschaft so wichtig wie nie zuvor. Statistikprofessor Walter Krämer präsentiert die kreativen Praktiken bei der Aufbereitung von Daten. Er entlarvt die Illusion der Präzision, zeigt, wie Piktogramme frisiert, Kurven geschönt, Stichproben vorsortiert, Tests gefälscht, Superlative gebildet und Mittelwerte manipuliert werden. Der verständliche, witzige und scharfsinnige, für Laien und Fachleute gleichermaßen nützliche Klassiker – jetzt in neu gestalteter und aktualisierter Neuausgabe!