Verfügbarkeit: Statistik II für Dummies | Technische Universität München

Statistik II für Dummies: [auf einen Blick: die wichtigsten Grundlagen wiederholen ; Regressionsanalysen durchführen ; das Wichtigste über Chi-Quadrat-Tests, parameterfreie Statistik und Co verstehen]

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Rumsey, Deborah 1961- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley-VCH 2013
Ausgabe:	1. Aufl.
Schriftenreihe:	... für Dummies
Schlagwörter:	Statistik Lehrbuch
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Beschreibung:	Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke; erschien 2008 unter dem Titel: Weiterführende Statistik für Dummies
Umfang:	371 S. Ill., graph. Darst.
ISBN:	9783527708437 352770843X

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adam_text	Titel: Statistik II für Dummies Autor: Rumsey, Deborah Jahr: 2013 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Zu diesem Buch 19 Konventionen in diesem Buch 20 Was Sie nicht lesen müssen 21 Törichte Annahmen über den Leser 21 Wie dieses Buch aufgebaut ist 21 Teil I: Datenanalyse und Grundlagen der Modellbildung 22 Teil II: Vorhersagen unter Verwendung der Regression treffen 22 Teil III: Vergleich vieler Mittelwerte mit der ANOVA 22 Teil IV: Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests aufbauen 22 Teil V: Rebellen ohne Verteilung: Nichtparametrische Statistik 22 Teil VI: Der Top-Ten-Teil 23 Die Symbole in diesem Buch 23 Wie es weitergeht 24 Teil 1 batenanalyse und Modellbitdunq - Grundlagen 25 Kapitel 1 Mehr als nur Zahtenüerarbeitung: öatenanaluse als Kunst und Wissenschaft 27 Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 27 Die gute alte Zeit 28 Der Nachteil der heutigen Statistik-Software 29 Regel Nr. 1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 29 Nichts ist ewig (nicht einmal eine Gerade) 30 Datenschnüffeln ist nicht cool! 31 (Daten-)Fischen verboten! 32 Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 36 Populationsparameter 37 Stichprobenkenngröße 37 Vertrauensintervall 38 Hypothesentest 38 Varianzanalyse (ANOVA, Analysis of Variance) 39 Multiple Vergleiche 40 Interaktionseffekte 41 Korrelation 43 Lineare Regression 44 Chi-Quadrat-Tests 45 Nichtparametrische Statistik 47 9 Statistik // für Oummies Kapitel 2 Orientierung innerhalb der statistischen Techniken k9 Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 49 Statistiken für qualitative Variablen 51 Anteile vergleichen 51 Einen Anteil abschätzen 51 Nach Beziehungen zwischen qualitativen Variablen suchen 52 Modelle für Vorhersagen erstellen 53 Statistik für quantitative Variablen 55 Vergleiche anstellen 55 Verbindungen erkennen 55 Vorhersagen treffen 57 Verzerrung vermeiden 58 Betrachtung der Verzerrung durch die Brille der Statistik 58 Der Varianzstreitfall: der Kampf zwischen n- und n 59 Höchste Genauigkeit erzielen 61 Genauigkeit aus statistischer Perspektive verstehen 61 Genauigkeit mit dem Fehlerspielraum messen 61 Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 65 Kapitel 3 (/ertrauen aufbauen und Modelte testen 67 Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 68 Die Grundlagen: Die allgemeine Form eines Vertrauensintervalls 68 Das Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert finden 69 Was ändert den Fehlerspielraum? 70 Ein Vertrauensintervall interpretieren 73 Modelle aufstellen und testen 74 Was sind Ho und Ha wirklich? 75 Ihre Hinweise in einer Teststatistik zusammenfassen 75 Die Stärke des Beweises mit einem p-Wert bestimmen 76 Typ-I- und Typ-II-Fehler ausschließen 77 Die Güte eines Hypothesentests 79 Teil II Mit Hilfe der Regression Vorhersagen treffen 85 Kapitel k Einfache lineare Regression Verstehen 87 Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 87 Mit Hilfe von Streudiagrammen Beziehungen untersuchen 89 Informationen mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten zuordnen 90 10 Inhaltsverzeichnis Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 91 Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten 91 Der «/-Schnittpunkt der Regressionsgeraden 92 Die Steigung der Regressionsgeraden 93 Schätzungen anhand der Regressionsgeraden 94 Prüfen, ob das Modell passt (Daten, nicht Kleider!) 94 Definition der Bedingungen 94 Die Residuen finden und untersuchen 96 Mit r2 messen, ob das Modell geeignet ist 99 Ausreißer 100 Korrekte Schlüsse ziehen 101 Vermeiden Sie, Ursache- und Wirkungsdiskussionen 102 Extrapolation: No-No! 102 Die Grenzen eines einfachen linearen Regressionsmodells kennen 103 Kapitel 5 Wenn zu/ei Variablen besser sind als eine: Multiple Regression 105 Das multiple Regressionsmodell 105 Die Verwendungszwecke der multiplen Regression erkennen 105 Die allgemeine Form des multiplen Regressionsmodells 106 Die Analyseschritte 106 Alle x und y betrachten 107 Daten sammeln 108 Mögliche Beziehungen erkennen 109 Streudiagramme erstellen 109 Korrelationen: Untersuchung der Verbindung 110 Auf Multikollinearität prüfen 113 Das am besten angepasste Modell finden 114 Die Koeffizienten des multiplen Regressionsmodells bestimmen 114 Die Koeffizienten interpretieren 115 Koeffizienten testen 116 Vorhersage von y anhand der x-Variablen 118 Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 119 Die Voraussetzungen 119 Ein Plan für die Prüfung der Voraussetzungen 119 Kapitel 6 Ein Schritt Vor und zvlei zurück: Ausviahl des Regressionsmodells 125 Abstoßdistanzen schätzen - Der ultimative Kick 125 Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126 Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127 Die Vorwärtsselektion 130 Variablen hinzufügen - eine nach der anderen 131 Wie gut passt das Modell? 132 Die Vorwärtsselektion für die Abstoßdistanzen 133 11 Statistik II für bummies Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136 Variablen nacheinander eliminieren 136 Passt das Modell? 138 Variablen ausschließen, um die Abstoßdistanz zu bestimmen 138 Das Verfahren der besten Teilmengen 140 Alle Modelle erzeugen und dann das Beste davon auswählen 140 Die besten Teilmengen für das Beispiel der Abstoßdistanz 141 Vergleich der Modellauswahlverfahren 143 Warum erzeugen nicht alle Verfahren dieselben Ergebnisse? 143 Welche Vor- und Nachteile haben die einzelnen Verfahrensweisen? 144 Kapitel 7 Mit baten in die Kurte gehen: Nichtlineare Regression H7 Am Anfang war das Streudiagramm 147 Polynome für Kurven nutzen 149 Zurück zu den Polynomen 149 Suche nach dem besten Polynomialmodell 151 Die Prüfung mit einem Polynom zweiten Grades bestehen 152 Bewertung der Anpassung eines Polynomialmodells 155 Vorhersagen treffen 158 Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 159 Zurück zu den exponentiellen Modellen 160 Die Suche nach dem besten exponentiellen Modell 160 Geheimnisse in exponentieller Geschwindigkeit verbreiten 162 Kapitel 8 Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit (ogistischer Regression 167 Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 167 Definition eines logistischen Regressionsmodells 167 Mit einer S-Kurve Wahrscheinlichkeiten abschätzen 168 Interpretation der Koeffizienten des logistischen Regressionsmodells 168 Abschätzen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Film ein Kassenschlager wird - mit der logistischen Regression 169 Allgemeine Schritte für die logistische Regression 170 Die Analyse in Minitab 171 Die Koeffizienten finden und das Modell erstellen 172 Schätzung von p 173 Die Anpassung des Modells überprüfen 174 12 Inhaltsverzeichnis Teil III Viele Mittelwerte Vergleichen - mit der Varianzanalyse 177 Kapitel 9 Einfache Varianzanalyse 179 Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 179 Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 181 Kerne spucken: Eine Situation, die nach einer ANOVA schreit 181 DieANOVA-Schritte 182 Die Bedingungen prüfen 183 Unabhängigkeit prüfen 183 Was ist schon normal? 183 Die Streuung 185 Die Hypothesen aufstellen 185 DerF-Test 186 Die ANOVA in Minitab 186 Die Varianz in Quadratsummen zerlegen 187 Die mittleren Quadratsummen suchen 188 Die F-Statistik bestimmen 189 Schlüsse aus der ANOVA ziehen 190 Was kommt als Nächstes? 192 Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 192 Kapitel 10 Mit multiplen Vergleichen Paare finden 195 Nach der ANOVA 195 Mit Hilfe von Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 197 Mit Fisher s LSD Unterschiede erkennen 198 Mit dem Tukey-Test vergleichen 200 Kapitel 11 Weiter mit der zweifachen ANOVA! 203 Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 203 Die Behandlungen festlegen 204 Die Quadratsummen 204 Interaktionseffekte verstehen 205 Was ist eine Interaktion überhaupt? 206 Interaktion und Interaktionsdiagramme 206 Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 209 Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 210 Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 210 13 Statistik II für Dummies Kapitel 12 Grenzenlos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen 215 Regression in den Augen der Variation 215 Variabilität in den y feststellen und nach x suchen, die sie erklären 215 Die Variabilität in der Internet-Benutzung erkennen 216 Eine Erklärung für die Internet-Nutzung suchen 216 Ergebnisse durch Regression 217 Bewertung der Anpassung des Regressionsmodells 219 Regression und ANOVA: Treffen der Modelle 220 Quadratsummen vergleichen 220 Regression und die ANOVA-Tafel 223 F- und t-Statistik: Die letzte Hürde 224 Teil IV Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests herstellen 227 Kapitel 13 Mit Kreuztabellen Assoziationen bilden 229 Eine Kreuztabelle erstellen 230 Daten in einer Kreuztabelle anordnen 230 Die Zellenwerte eintragen 231 Randsummen erstellen 231 Die Wahrscheinlichkeiten zerlegen 232 Randwahrscheinlichkeiten 233 Gemeinsame Wahrscheinlichkeiten 234 Bedingte Wahrscheinlichkeiten 235 Unabhängigkeit anstreben 240 Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Kategorien prüfen 241 Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen prüfen 242 Das Simpson-Paradoxon - keine Zauberei 243 Das Simpson-Paradoxon untersuchen 243 Die Frage nach dem Warum: Simpson-Paradoxon 246 Achten Sie immer auf das Simpson-Paradoxon! 247 Kapitel U Ausreichend unabhängig für den Chi-Quadrat-Test sein 2b9 Ein Hypothesentest auf Unabhängigkeit 250 Daten sammeln und anordnen 251 Die Hypothesen festlegen 252 Bestimmung der erwarteten Zellenwerte 252 Die Bedingungen für den Test prüfen 255 Die Chi-Quadrat-Teststatistik berechnen 255 u Inhaltsverzeichnis Ihre Ergebnisse in der Chi-Quadrat-Tabelle nachschlagen 258 Ihre Schlüsse 261 Zwei Tests für den Vergleich von zwei Anteilen vergleichen 263 Zurück zum Z-Test für zwei Populationsanteile 264 Chi-Quadrat-Tests und Z-Tests für eine 2 x 2-Tabelle gleichsetzen 265 Kapitel 15 Her Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 269 Die Teststatistik für die Güte der Anpassung bestimmen 269 Beobachtetes mit Erwartetem vergleichen 270 Die Statistik für die Güte der Anpassung berechnen 272 Interpretation der Statistik für die Güte der Anpassung mit Hilfe von Chi-Quadrat 274 Als Erstes werden die Bedingungen geprüft 275 Die Schritte für den Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 276 Teil V Rebellen ohne Verteilung 279 Kapitel 16 Es Wird nichtparametrisch! 281 Argumente für die nichtparametrische Statistik 281 Kein Problem, wenn Bedingungen nicht erfüllt sind 281 Der Median 282 Wo also liegt der Haken? 284 Die Grundlagen der nichtparametrischen Statistik 285 Vorzeichen (Signum) 285 Rang 287 Vorzeichen-Rang 288 Rangsumme 289 Kapitel 17 öer Vorzeichentest und der Vorzeichen-Rangtest 291 Die Vorzeichen erkennen: Der Vorzeichentest 291 Den Median testen 293 Den Median schätzen 295 Tests für verbundene Stichproben 297 Noch einen Schritt weiter: Mit dem Vorzeichen-Rangtest 299 Eine Einschränkung des Vorzeichentests 299 Die Schritte für einen Vorzeichen-Rangtest 299 Gewichtsverlust mit Vorzeichen-Rängen 301 15 Statistik II für Dummies Kapitel 18 Der Rangsummentest 305 Den Rangsummentest durchführen 305 Die Bedingungen prüfen 306 Der schrittweise Test 306 Die Stichprobengröße heraufsetzen 308 Einen Rangsummentest durchführen: Welcher Immobilienmakler verkauft die Häuser schneller? 309 Die Bedingungen für diesen Test überprüfen 310 Die Hypothesen testen 311 Kapitel 19 Kruskat-Wallis und Witcox 315 Mit dem Kruskal-Wallis-Test mehr als zwei Populationen vergleichen 315 Die Bedingungen prüfen 316 Aufstellung des Testproblems 318 Den Test schrittweise durchführen 319 Die Differenzen erkennen: Der Wilcoxon-Rangsummentest 322 Paarweise Vergleiche 322 Vergleichstest stellen fest, wer anders ist 323 Die Mediane untersuchen, um festzustellen, wie sie sich unterscheiden 324 Kapitel 20 Korrelationen mit dem Spearman sehen Rang bestimmen 327 Pearson und seine aufwändigen Bedingungen 327 Bewertungen mit Hilfe der Spearman-Rangkorrelation 329 Den Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten bestimmen 329 Spearman in der Praxis: Talent und Leistung in eine Beziehung bringen 331 Teil VI Der Top-Ten-Teit 335 Kapitel 21 Zehn Fehler in statistischen Schlüssen 337 Diese Statistiken beweisen ... 337 Es ist nicht technisch statistisch signifikant, aber ... 337 Das bedeutet, x verursacht y 338 Ich nahm an, die Daten seien normalverteilt... 339 Ich berichte nur über »wichtige« Ergebnisse 340 Eine größere Stichprobe ist immer besser 340 Es ist nicht technisch zufällig, aber ... 341 16 Inhaltsverzeichnis 1.000 Antworten sind 1.000 Antworten 342 Natürlich gelten diese Ergebnisse für die gesamte Population! 343 Ich habe beschlossen, das wegzulassen! 344 Kapitel 22 Zehn Probleme aus der Praxis 36 7 Mittelwerte mit der einfachen ANOVA vergleichen 347 Multiple Vergleiche 348 Mit der zweifachen ANOVA zwei Faktoren betrachten 349 Vorhersage einer quantitativen Variablen mit Hilfe der Regression 350 Eine Wahrscheinlichkeit mit der logistischen Regression vorhersagen 351 Nichtlineare Regression für gekrümmte Daten 353 Mit Chi-Quadrat auf Unabhängigkeit testen 354 Spezielle Modelle mit dem Test auf Güte der Anpassung testen 355 Den Median mit dem Rangsummentest schätzen 355 Die Modellanpassung mit R1 überprüfen 356 Appendix Tabellen zum Nachschlagen 359 /-Tabelle 359 Binomialtabelle 361 Chi-Quadrat-Tabelle 364 Rangsummentabelle 366 F-Tabelle 367 Stichwortverzeichnis 369 17
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