Computers

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 7674

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993428

Category:

Page: 138

View: 383

Wenn Sie programmieren konnen, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einfuhrung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestutzt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchfuhren konnen. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch fuhrt Sie anhand eines durchgangigen Fallbeispiels durch eine vollstandige Datenanalyse -- von der Datensammlung uber die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmoglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie uber das Schreiben und Testen von Code ein Verstandnis fur die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Uberprufen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zuganglich sind. Lernen Sie etwas uber Themen, die in Einfuhrungen ublicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise uber die Bayessche Schatzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Computers

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Media

ISBN: 3868998152

Category: Computers

Page: 160

View: 7694

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Computers

Think Stats

Author: Allen B. Downey

Publisher: "O'Reilly Media, Inc."

ISBN: 1491907371

Category: Computers

Page: 226

View: 8561

If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge, using tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python. By working with a single case study throughout this thoroughly revised book, you’ll learn the entire process of exploratory data analysis—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. You’ll explore distributions, rules of probability, visualization, and many other tools and concepts. New chapters on regression, time series analysis, survival analysis, and analytic methods will enrich your discoveries. Develop an understanding of probability and statistics by writing and testing code Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically Import data from most sources with Python, rather than rely on data that’s cleaned and formatted for statistics tools Use statistical inference to answer questions about real-world data
Computers

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Media

ISBN: 3955618080

Category: Computers

Page: 320

View: 6599

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage: Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.
Computers

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 9138

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Monographie

Author: G. Bohm,G. Zech

Publisher: N.A

ISBN: 9783540257592

Category:

Page: 400

View: 8997

Die Einf]hrung in die Statistik und Messwertanalyse f]r Physiker richtet sich weniger an mathematischen \berlegungen aus, sondern stellt die praktische Anwendung in den Vordergrund und schdrft die Intuition experimentelle Ergebnisse richtig einzuschdtzen. Zahlreiche ausf]hrlich betrachtete Beispiele dienen dazu, hdufig bei der Datenanalyse gemachte Fehler zu vermeiden (unsinnige Anwendung des Chi-Quadrattests, Funktionenanpassung bei falscher Parametrisierung, Entfaltung mit willk]rlicher Regularisierung). Ein besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich von Daten mit Monte-Carlo-Simulationen gelenkt. Moderne Experimente kommen nicht ohne Simulation aus. Deshalb ist es wichtig zu wissen, wie Parameteranpassungen und Entfaltungen in diesem Fall durchgef]rt werden. Au_erdem werden den Studierenden moderne Entwicklungen der Statistik nahegebracht, die in dlteren Lehrb]chern nicht behandelt werden.

Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse

eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA ; [Bachelor geeignet!]

Author: Thomas Cleff

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 9783834902023

Category:

Page: 202

View: 7387

Dieses Lehrbuch f hrt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungsm glichkeiten der deskriptiven Statistik ein. Es behandelt die deskriptiven Basismethoden der univariaten und bivariaten Verfahren, die mit Hilfe computerbasierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet werden. Die Inhalte reichen von der Erhebung und Skalierung ber die Pr sentation und univariate Analyse quantitativer Daten bis zur Analyse bivariater Zusammenh nge. Damit sind alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstaltung zur deskriptiven Statistik abgedeckt.Auf mathematische Darstellungen und Herleitungen wird zugunsten einer intuitiven Herangehensweise weitgehend verzichtet. Das Lehrbuch zeigt die effiziente Anwendung deskriptiver Verfahren auf den Computerprogrammen Excel, SPSS und STATA und schult so die Kompetenz, Ergebnisse selbst ndig mit dem Computer berechnen und interpretieren zu k nnen. Zahlreiche Aufgaben mit L sungen unterst tzen eine gezielte Pr fungsvorbereitung. "Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse" richtet sich an Studenten und Dozenten der Wirtschaftswissenschaften an Fachhochschulen, Universit ten und Berufsakademien. Unternehmenspraktiker, die sich mit statistischen Fragen besch ftigen, erhalten anwendungsorientiertes Basiswissen.
Computers

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 1307

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Business & Economics

Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller

Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

View: 3708

Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!
Education

Statistik für Dummies

Author: Deborah J. Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527692762

Category: Education

Page: 355

View: 8551

Von A wie Ausreißer bis Z wie Z-Verteilung Entdecken Sie mit Statistik für Dummies Ihren Spaß an der Statistik und werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen dieser komplizierten, aber hilfreichen Wissenschaft! Deborah Rumsey zeigt Ihnen das nötige statistische Handwerkszeug wie Stichprobe, Wahrscheinlichkeit, Bias, Median, Durchschnitt und Korrelation. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten von statistischem Material kennen und werden über die unterschiedlichen Methoden der Auswertung erstaunt sein. Schärfen Sie mit diesem Buch Ihr Bewusstsein für Zahlen und deren Interpretation, sodass Ihnen keiner mehr etwas vormachen kann!
Computers

Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger

Author: Al Sweigart

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919932

Category: Computers

Page: 576

View: 6328

Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!
Statistics / Graphic methods / Data processing

Visualize This!

Author: Nathan Yau

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527760229

Category: Statistics / Graphic methods / Data processing

Page: 422

View: 8435

A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.
Computers

Python kurz & gut

Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

View: 5422

Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.
Computers

Python Crashkurs

Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Author: Eric Matthes

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3960881460

Category: Computers

Page: 622

View: 2844

"Python Crashkurs" ist eine kompakte und gründliche Einführung, die es Ihnen nach kurzer Zeit ermöglicht, Python-Programme zu schreiben, die für Sie Probleme lösen oder Ihnen erlauben, Aufgaben mit dem Computer zu erledigen. In der ersten Hälfte des Buches werden Sie mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Listen, Wörterbücher, Klassen und Schleifen vertraut gemacht. Sie erlernen das Schreiben von sauberem und lesbarem Code mit Übungen zu jedem Thema. Sie erfahren auch, wie Sie Ihre Programme interaktiv machen und Ihren Code testen, bevor Sie ihn einem Projekt hinzufügen. Danach werden Sie Ihr neues Wissen in drei komplexen Projekten in die Praxis umsetzen: ein durch "Space Invaders" inspiriertes Arcade-Spiel, eine Datenvisualisierung mit Pythons superpraktischen Bibliotheken und eine einfache Web-App, die Sie online bereitstellen können. Während der Arbeit mit dem "Python Crashkurs" lernen Sie, wie Sie: - leistungsstarke Python-Bibliotheken und Tools richtig einsetzen – einschließlich matplotlib, NumPy und Pygal - 2D-Spiele programmieren, die auf Tastendrücke und Mausklicks reagieren, und die schwieriger werden, je weiter das Spiel fortschreitet - mit Daten arbeiten, um interaktive Visualisierungen zu generieren - Web-Apps erstellen und anpassen können, um diese sicher online zu deployen - mit Fehlern umgehen, die häufig beim Programmieren auftreten Dieses Buch wird Ihnen effektiv helfen, Python zu erlernen und eigene Programme damit zu entwickeln. Warum länger warten? Fangen Sie an!
Business & Economics

Ökonometrie für Dummies

Author: Roberto Pedace

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527801529

Category: Business & Economics

Page: 388

View: 8743

Theorien verstehen und Techniken anwenden Was haben die Gehälter von Spitzensportlern und der Mindestlohn gemeinsam? Richtig, man kann sie mit Ökonometrie erforschen. Im Buch steht, wie es geht. Und nicht nur dafür, sondern für viele weitere Gebiete lohnt es sich, der zunächst etwas trocken und sperrig anmutenden Materie eine Chance zu geben. Lernen Sie von den Autoren, wie Sie spannende Fragen formulieren, passende Variablen festlegen, treffsichere Modelle entwerfen und Ihre Aussagen auf Herz und Nieren prüfen. Werden Sie sicher im Umgang mit Hypothesentests, Regressionsmodellen, Logit- & Probit-Modellen und allen weiteren gängigen Methoden der Ökonometrie. So begleitet Ökonometrie für Dummies Sie Schritt für Schritt und mit vielen Beispielen samt R Output durch dieses spannende Thema.
Mathematics

Lineare Algebra

Author: Gilbert Strang

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642556310

Category: Mathematics

Page: 656

View: 5479

Diese Einführung in die lineare Algebra bietet einen sehr anschaulichen Zugang zum Thema. Die englische Originalausgabe wurde rasch zum Standardwerk in den Anfängerkursen des Massachusetts Institute of Technology sowie in vielen anderen nordamerikanischen Universitäten. Auch hierzulande ist dieses Buch als Grundstudiumsvorlesung für alle Studenten hervorragend lesbar. Darüber hinaus gibt es neue Impulse in der Mathematikausbildung und folgt dem Trend hin zu Anwendungen und Interdisziplinarität. Inhaltlich umfasst das Werk die Grundkenntnisse und die wichtigsten Anwendungen der linearen Algebra und eignet sich hervorragend für Studierende der Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik, die einen modernen Zugang zum Einsatz der linearen Algebra suchen. Ganz klar liegt hierbei der Schwerpunkt auf den Anwendungen, ohne dabei die mathematische Strenge zu vernachlässigen. Im Buch wird die jeweils zugrundeliegende Theorie mit zahlreichen Beispielen aus der Elektrotechnik, der Informatik, der Physik, Biologie und den Wirtschaftswissenschaften direkt verknüpft. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen runden das Werk ab.
Mathematics

Statistik II für Dummies

Author: Deborah J. Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527669248

Category: Mathematics

Page: 372

View: 1662

Vom Absolutrang bis zum Zweifach-Varianzanalysemodell – alles, was Sie über weiterführende Statistik wissen sollten Es gibt Qualen, große Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit diesem Buch lernen Sie weiterführende Statistik so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Tests berechnen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bilden, nichtparametrische Prozeduren durchführen und vieles mehr. Aber auch die Grundlagen der Statistik bleiben nicht außen vor und deshalb erklärt Ihnen die Autorin, was Sie zu Mittelwerten, Vertrauensintervallen und Co wissen sollten. So lernen Sie die Methoden, die Sie brauchen, und erhalten das Handwerkszeug, um erfolgreich Ihre Statistikprüfungen zu bestehen. Sie erfahren: • Wie Sie mit multiplen Regressionen umgehen • Was es mit dem Vorzeichentest und dem Vorzeichenrangtest auf sich hat • Wie Sie sich innerhalb der statistischen Techniken zurechtfinden • Was das richtige Regressionsmodell für Ihre Analyse ist • Wie Regression und ANOVA zusammenhängen
Computers

R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Joris Meys

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

View: 4689

Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.