Statistical Rethinking

Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan builds your knowledge of and confidence in making inferences from data. Reflecting the need for scripting in today's model-based statistics, the book pushes you to perform step-by-step calculations that are usually automated. This unique computational approach ensures that you understand enough of the details to make reasonable choices and interpretations in your own modeling work. The text presents causal inference and generalized linear multilevel models from a simple Bayesian perspective that builds on information theory and maximum entropy. The core material ranges from the basics of regression to advanced multilevel models. It also presents measurement error, missing data, and Gaussian process models for spatial and phylogenetic confounding. The second edition emphasizes the directed acyclic graph (DAG) approach to causal inference, integrating DAGs into many examples. The new edition also contains new material on the design of prior distributions, splines, ordered categorical predictors, social relations models, cross-validation, importance sampling, instrumental variables, and Hamiltonian Monte Carlo. It ends with an entirely new chapter that goes beyond generalized linear modeling, showing how domain-specific scientific models can be built into statistical analyses. Features Integrates working code into the main text Illustrates concepts through

Books about Statistical Rethinking

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.

Haben Sie Probleme mit Statistik und sehen weder Anfang noch Ende? Da hilft nur üben, üben, üben. Aber keine Sorge! Dieses Buch zeigt Ihnen mit vielen Beispielen und Schritt-für-Schritt-Lösungswegen, wie Sie verschiedene Aufgabenstellungen richtig angehen. Von arithmetischem Mittel über Normalverteilung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bis Konfidenzintervall und zentraler Grenzwertsatz sind alle wichtigen Themengebiete vertreten. Dank einer kurzen Wiederholung der Grundlagen und Hunderten Übungen können Sie der Statistik schon bald furchtlos gegenübertreten. Viel Spaß beim Üben!

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

Der neue Bestseller von Gerd Gigerenzer Erinnern wir uns an die weltweite Angst vor der Schweinegrippe, als Experten eine nie dagewesene Pandemie prognostizierten und Impfstoff für Millionen produziert wurde, der später still und heimlich entsorgt werden musste. Für Gerd Gigerenzer ist dies nur ein Beleg unseres irrationalen Umgangs mit Risiken. Und das gilt für Experten ebenso wie für Laien. An Beispielen aus Medizin, Rechtswesen und Finanzwelt erläutert er, wie die Psychologie des Risikos funktioniert, was sie mit unseren entwicklungsgeschichtlich alten Hirnstrukturen zu tun hat und welche Gefahren damit einhergehen. Dabei analysiert er die ungute Rolle von irreführenden Informationen, die von Medien und Fachleuten verbreitet werden. Doch Risiken und Ungewissheiten richtig einzuschätzen kann und sollte jeder lernen. Diese Risikoschulung erprobt Gigerenzer seit vielen Jahren mit verblüffenden Ergebnissen. Sein Fazit: Schon Kinder können lernen, mit Risiken realistisch umzugehen und sich gegen Panikmache wie Verharmlosung zu immunisieren.

Entdecken Sie mit "Statistik für Dummies" Ihren Spaß an der Statistik und werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der so beliebten Manipulation von Zahlenmaterial! 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, so dass Ihnen keiner mehr etwas vormachen kann!

Books about Genesen, Genealogien, Genres und das Genie

Wie viele Bäume gibt es auf der Erde? Wer war der glücklichste Passagier auf der Titanic? Viele Fragen lassen sich mit Hilfe der Statistik beantworten. Und ein grundlegendes Verständnis für die Interpretation von Zahlen ist wichtiger denn je, wenn man Realität und Fiktion verlässlich voneinander unterscheiden will. David Spiegelhalter zeigt verständlich, wie man die Statistik zur Lösung von Problemen einsetzt und hilft den Lesern, wie ein Statistiker zu denken. Er bespricht an realen Beispielen die wesentlichen Prinzipien, um Wissen aus Daten zu gewinnen und die entsprechenden Antworten auch verantwortungsvoll interpretieren zu können.

Books about Analyse von Zeitreihen