Ludwig Fahrmeir Bücher

Diese Einführung beschreibt erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden: integriert, einheitlich und anwendungsorientiert. Sie wendet sich an Studierende der Statistik im Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler. Ebenso ist sie empfehlenswert für Praktiker, z. B. in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie. Anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert sie die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden. Leser können so eigene Fragestellungen analysieren.

Das Buch bietet eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, moderner Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschlie lich der Regressions- und Varianzanalyse. Die Darstellung ist auf inhaltliche Motivation, Interpretation und Verst ndnis der Methoden ausgerichtet. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten und Graphiken veranschaulichen den Text. Texthervorhebungen zentraler Aspekte und Stichw rter am Rand erh hen die Lesbarkeit und bersichtlichkeit.

Dieses Arbeitsbuch ergAnzt perfekt das Lehrbuch Fahrmeir/KA1/4nstler/Pigeot/Tutz: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Es enthAlt die LAsungen zu den dort gestellten Aufgaben. DarA1/4ber hinaus bietet es eine Reihe weiterer Aufgaben inklusive LAsungen und ComputerA1/4bungen mit realen Daten. Es dient damit der Vertiefung und der EinA1/4bung des im Lehrbuch vermittelten Stoffes zur Wahrscheinlichkeitsrechnung, deskriptiven und induktiven Statistik. Die vierte Auflage ist an das Eurozeitalter angepaAt und enthAlt viele Verbesserungen.

InhaltsverzeichnisFrontmatter -- Vorwort zur zweiten Auflage -- Vorwort zur ersten Auflage -- Inhalt -- Kapitel 1. Einführung -- Kapitel 2. Mehrdimensionale Zufallsvariablen und Verteilungen -- Kapitel 3. Grundlegende multivariate Schätz- und Testprobleme -- Kapitel 4. Regressionsanalyse -- Kapitel 5. Varianz- und Kovarianzanalyse -- Kapitel 6. Kategoriale und generalisierte lineare Regression -- Kapitel 7. Regressionsmodelle zur Analyse von Verweildauern -- Kapitel 8. Diskriminanzanalyse -- Kapitel 9. Clusteranalyse -- Kapitel 10. Zusammenhangsanalysen in mehrdimensionalen Kontingenztabellen - das loglineare Modell -- Kapitel 11. Modelle mit latenten Variablen: Faktorenanalyse, Latent-Structure- Analyse und LISREL-Analyse -- Kapitel 12. Grundlagen der mehrdimensionalen Skalierung -- Anhang A. Grundbegriffe der Matrix-Algebra -- Anhang B. Tabellen -- Literatur -- Wichtige Programmpakete und Programmierumgebungen -- Register -- Backmatter