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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Hedd / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0

Dieses Standardwerk für statistische Methoden in den Biowissenschaften und der Medizin stellt leicht verständlich, anschaulich und praxisnah sowohl Studenten und Dozenten als auch Praktikern alle notwendigen Methoden zur gezielten und umsichtigen Datengewinnung, -analyse und -beurteilung zur Verfügung. Neben Hinweisen und Empfehlungen zur Planung und Auswertung von Studien ermöglichen zahlreiche Beispiele, Querverweise, weiterführende Hinweise sowie ein ausführliches Sachverzeichnis einen breit gefächerten Zugang zur Statistik. Ein Verzeichnis zahlreicher Anwendungsbeispiele erleichtert dem neugierigen Anwender und Praktiker den Einstieg.

 

Auch in der 17. Auflage erfolgten an vielen Stellen Präzisierungen und vertiefende Ergänzungen, u.a. zu Konfidenzintervallen für Variationskoeffizienten und Referenzwerte, zur Überprüfung von Defektraten, dem Ausschluss von Nullergebnissen oder der Formulierung von Hypothesen hinsichtlich Äquivalenz, Überlegenheit oder Nicht-Unterlegenheit. Der Abschnitt zur logistischen Regression wurde ergänzt um die Erstellung von Nomogrammen zur Unterstützung von Modellrechnungen sowie um Hinweise zur Güte der Klassifikation (ROC-Analyse) und die Anwendung des Modells im Propensity-Score Matching. Im Abschnitt zu den Modellen der Überlebenszeitanalyse ist nun ein Hinweis auf das parametrische Gompertz-Modell aufgenommen und zu der Modellrechnung (Prognose) aus dem Cox-Modell wird auf die anschauliche Darstellung mit Nomogrammen verwiesen. Viele Abbildungen und das Sachverzeichnis wurden überarbeitet, das Literaturverzeichnis wurde aktualisiert.

 

Das frei verfügbare Programm R ist ein leicht erlernbares und flexibel einzusetzendes Werkzeug, mit dem der Prozess der Datenanalyse verstanden und gestaltet werden kann. Die Anwendung und der Nutzen des R-Programms werden in diesem Buch anhand zahlreicher Beispiele veranschaulicht.

 

Das Buch dient zum Lernen, Nachschlagen und Anwenden bei unterschiedlichen Vorkenntnissen und breit gestreuten Interessen und richtet sich somit an jeden, der an der Auswertung korrekt gewonnener Daten interessiert ist - insbesondere Biologen, Mediziner, Ingenieure und weitere Naturwissenschaftler - sowohl in der Hochschule als auch in der Praxis.

 

 

Aus dem Inhalt:

Inhaltsverzeichnis viii / Verzeichnis der Übersichten xxi / Abbildungsverzeichnis xxiv / Tabellenverzeichnis xxix / / 1 Grundlagen zur Planung 1 / 1.1 Definition und Aufgaben der Statistik 1 / 1.2 Wissenschaftliche Arbeitstechnik 4 / 1.3 Statistik und wissenschaftliche Methode 9 / 1.4 Datenanalyse 23 / / 2 Grundlagen aus der Mathematik 31 / 2.1 Logische und relationale Operatoren 31 / 2.2 Mengen 32 / 2.3 (Grund-) Rechenarten 35 / 2.4 Einführung in die Matrixalgebra 46 / 2.5 Funktionen 54 / 2.6 Kombinatorik 61 / / 3 Deskriptive Statistik 70 / 3.1 Häufigkeiten 71 / 3.2 Beschreibung von Ordinaldaten 81 / 3.3 Beschreibung von metrischen Daten 92 / 3.4 Fehlerrechnung 107 / 3.5 Häufigkeitsverteilung 114 / 3.6 Konzentrationsmaße: Herfindahl-Index undGini-Koeffizient 119 / 3.7 Maßzahlen für den Zusammenhang metrischer Daten 121 / 3.8 Nichtparametrische Regression 153 / / 4 Wahrscheinlichkeiten 158 / 4.1 Zufallsexperiment, Ereignis 159 / 4.2 Begriff der Wahrscheinlichkeit 162 / 4.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten, stochastische Unabhängigkeit 171 / 4.4 Bayessches Theorem 184 / 4.5 Der diagnostische Test 189 / 4.6 Maßzahlen in der Epidemiologie 199 / / 5 Zufallsvariablen, Verteilungen 206 / 5.1 Die Zufallsvariable 206 / 5.2 Maßzahlen zur Kennzeichnungeiner Verteilung 212 / 5.3 Diskrete Verteilungen 226 / 5.4 Stetige Verteilungen 263 / 5.5 Testverteilungen 303 / 5.6 Verteilung zweidimensionaler Zufallsvariablen 321 / / 6 Schätzen 330 / 6.1 Stichproben-Erhebung 330 / 6.2 Zufallsstichproben und Zufallszahlen 331 / 6.3 Das Schätzen von Parametern 339 / 6.4 Schätz verfahren für Maßzahlen einer Verteilung 345 / 6.5 Intervallschätzung - Konfidenzintervalle 354 / 6.6 Konfidenzintervall für Anteilswerte 357 / 6.7 Konfidenzintervalle für den Erwartungswert einer Poisson-Verteilung 373 / 6.8 Konfidenzintervalle für den Erwartungswert bei Normalverteilung 381 / 6.9 Konfidenzintervalle für die mittlere absolute Abweichung 391 / 6.10 Konfidenzintervalle für den Median 392 / 6.11 Konfidenzintervalle nach dem Bootstrap-Verfahren 402 / 6.12 Konfidenzintervalle für die Varianz bzw. die Standardabweichung 405 / 6.13 Weibull-Verteilung 410 / 6.14 Konfidenzintervalle für die Parameter einer linearenRegression 413 / 6.15 Konfidenzintervall für den Korrelationskoeffizienten nach Pearson 423 / 6.16 Übereinstimmung und Präzision von Messwerten 425 / 6.17 Toleranzgrenzen 437 / 6.18 Voraussageintervalle (Prädiktionsintervalle) 441 / 6.19 Bayes-Schätzung 444 / / 7 Hypothesentest 454 / 7.1 Der statistische Test 454 / 7.2 Tests der Verteilung (Anpassungstests, goodness-of-fit) 481 / 7.3 Einstichprobenverfahren 505 / 7.4 Zweistichprobenverfahren 533 / 7.5 Mehrfacher Hypothesentest 609 / 7.6 Mehrstichprobenverfahren, varianzanalytische Methoden 619 / 7.7 Die Analyse von Häufigkeiten 694 / 7.8 Hypothesentests zur Korrelation und Regression 786 / / 8 Statistische Modellbildung 815 / 8.1 Einführung 815 / 8.2 Lineare Regressionsmodelle 819 / 8.3 Varianzanalyse im linearen Modell 840 / 8.4 Logistische Regression 849 / 8.5 Poisson-Regression und loglineare Modelle 866 / 8.6 Modelle zu wiederholten Messungen 882 / 8.7 Analyse von Überlebenszeiten 903 / / 9 Einführung in R 936 / 9.1 Das Konsolfenster 936 / 9.2 Hilfestellung in R 940 / 9.3 Objekte in R 941 / 9.4 Fehlende Angaben 949 / 9.5 Auswahl und Sortierung von Daten 950 / 9.6 Ablaufsteuerung: logische Bedingungen und Funktionen in R 952 / 9.7 Einige mathematische und statistische Funktionen 956 / 9.8 Modellbildung in R 959 / 9.9 Einfache graphische Funktionen und Hilfsmittel 960 / / Literaturverzeichnis 965 / Autorenverzeichnis 999 / Sachverzeichnis 1007 / Verzeichnis zu den Beispielen 1045 / Verzeichnis zu R-Funktionen 1049