Regression

Author : Ludwig Fahrmeir
ISBN : 9783642018374
Genre : Business & Economics
File Size : 32.14 MB
Format : PDF, Docs
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Read : 892

In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.
Category: Business & Economics

R In A Nutshell

Author : Joseph Adler
ISBN : 9783897216501
Genre : Computers
File Size : 85.25 MB
Format : PDF, ePub
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
Category: Computers

Mehrebenenanalyse

Author : Wolfgang Langer
ISBN : 9783322924506
Genre : Social Science
File Size : 53.13 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
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Dieses Lehrbuch vermittelt die theoretischen Grundlagen sowie die praktische Anwendung der Mehrebenenanalyse, dies es erlaubt, den Einfluss des sozialen Kontextes auf das individuelle Handeln zu bestimmen.
Category: Social Science

Statistik Klassisch Oder Bayes

Author : Wolfgang Tschirk
ISBN : 9783642543852
Genre : Mathematics
File Size : 85.11 MB
Format : PDF, ePub, Docs
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Die schließende Statistik ist die Wissenschaft davon, aus einer Stichprobe auf die Gesamtheit zu schließen. In ihr gibt es zwei vorherrschende Lehren: die klassische Statistik und die Bayes-Statistik. Die klassische Statistik verwendet zum Schätzen von Parametern und zum Testen von Hypothesen nur die Stichprobe; die bayessche stellt zusätzlich in Rechnung, was man sonst noch über das Problem weiß oder annimmt. Das hängt mit unterschiedlichen Meinungen darüber zusammen, was Wahrscheinlichkeit bedeutet: relative Häufigkeit in Zufallsexperimenten (die klassische Sicht) oder einen Ausdruck des Wissens (die bayessche). Dieses Buch soll die Standpunkte klären und prüfen: Ausgehend vom jeweiligen Wahrscheinlichkeitsbegriff werden klassische und bayessche Methoden entwickelt und auf Schätz- und Testprobleme angewandt, wobei Gemeinsamkeiten und Unterschiede hervorgehoben werden und besonderes Augenmerk auf die Interpretation der Ergebnisse gerichtet ist.
Category: Mathematics

Risiko

Author : Gerd Gigerenzer
ISBN : 9783641119904
Genre : Psychology
File Size : 23.46 MB
Format : PDF
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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.
Category: Psychology

Causal Inference For Statistics Social And Biomedical Sciences

Author : Guido W. Imbens
ISBN : 9781316094396
Genre : Mathematics
File Size : 34.82 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
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Read : 395

Most questions in social and biomedical sciences are causal in nature: what would happen to individuals, or to groups, if part of their environment were changed? In this groundbreaking text, two world-renowned experts present statistical methods for studying such questions. This book starts with the notion of potential outcomes, each corresponding to the outcome that would be realized if a subject were exposed to a particular treatment or regime. In this approach, causal effects are comparisons of such potential outcomes. The fundamental problem of causal inference is that we can only observe one of the potential outcomes for a particular subject. The authors discuss how randomized experiments allow us to assess causal effects and then turn to observational studies. They lay out the assumptions needed for causal inference and describe the leading analysis methods, including matching, propensity-score methods, and instrumental variables. Many detailed applications are included, with special focus on practical aspects for the empirical researcher.
Category: Mathematics

The Analysis Of Covariance And Alternatives

Author : Bradley Huitema
ISBN : 1118067460
Genre : Mathematics
File Size : 22.99 MB
Format : PDF
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Read : 196

A complete guide to cutting-edge techniques and best practices for applying covariance analysis methods The Second Edition of Analysis of Covariance and Alternatives sheds new light on its topic, offering in-depth discussions of underlying assumptions, comprehensive interpretations of results, and comparisons of distinct approaches. The book has been extensively revised and updated to feature an in-depth review of prerequisites and the latest developments in the field. The author begins with a discussion of essential topics relating to experimental design and analysis, including analysis of variance, multiple regression, effect size measures and newly developed methods of communicating statistical results. Subsequent chapters feature newly added methods for the analysis of experiments with ordered treatments, including two parametric and nonparametric monotone analyses as well as approaches based on the robust general linear model and reversed ordinal logistic regression. Four groundbreaking chapters on single-case designs introduce powerful new analyses for simple and complex single-case experiments. This Second Edition also features coverage of advanced methods including: Simple and multiple analysis of covariance using both the Fisher approach and the general linear model approach Methods to manage assumption departures, including heterogeneous slopes, nonlinear functions, dichotomous dependent variables, and covariates affected by treatments Power analysis and the application of covariance analysis to randomized-block designs, two-factor designs, pre- and post-test designs, and multiple dependent variable designs Measurement error correction and propensity score methods developed for quasi-experiments, observational studies, and uncontrolled clinical trials Thoroughly updated to reflect the growing nature of the field, Analysis of Covariance and Alternatives is a suitable book for behavioral and medical scineces courses on design of experiments and regression and the upper-undergraduate and graduate levels. It also serves as an authoritative reference work for researchers and academics in the fields of medicine, clinical trials, epidemiology, public health, sociology, and engineering.
Category: Mathematics

Epidemiologic Methods

Author : Noel S. Weiss
ISBN : 9780199387786
Genre : Medical
File Size : 49.79 MB
Format : PDF, Mobi
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Read : 777

This second edition of Epidemiologic Methods offers a rigorous introduction to the concepts and tools of epidemiologic research. Aimed chiefly at future epidemiologists, the book offers clear descriptions, practical examples, and question/answer sections for each of the science's key concepts. Authored by two award-winning epidemiology instructors, this book is ideally suited for use as a text in a graduate-level course sequence in epidemiologic methods. The book's chapters are organized around three main themes: general concepts and tools of epidemiology; major study designs; and special topics, including screening, outbreak investigations, and use of epidemiology to evaluate policies and programs. With additional exercises at the end of each chapter and expanded attention to topics such as confounding, this new edition of Epidemiologic Methods is an indispensable resource for the next generation of epidemiologic study.
Category: Medical

An Introduction To Empirical Legal Research

Author : Lee Epstein
ISBN : 9780191646553
Genre : Social Science
File Size : 51.26 MB
Format : PDF, ePub, Docs
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Is the death penalty a more effective deterrent than lengthy prison sentences? Does a judge's gender influence their decisions? Do independent judiciaries promote economic freedom? Answering such questions requires empirical evidence, and arguments based on empirical research have become an everyday part of legal practice, scholarship, and teaching. In litigation judges are confronted with empirical evidence in cases ranging from bankruptcy and taxation to criminal law and environmental infringement. In academia researchers are increasingly turning to sophisticated empirical methods to assess and challenge fundamental assumptions about the law. As empirical methods impact on traditional legal scholarship and practice, new forms of education are needed for today's lawyers. All lawyers asked to present or assess empirical arguments need to understand the fundamental principles of social science methodology that underpin sound empirical research. An Introduction to Empirical Legal Research introduces that methodology in a legal context, explaining how empirical analysis can inform legal arguments; how lawyers can set about framing empirical questions, conducting empirical research, analysing data, and presenting or evaluating the results. The fundamentals of understanding quantitative and qualitative data, statistical models, and the structure of empirical arguments are explained in a way accessible to lawyers with or without formal training in statistics. Written by two of the world's leading experts in empirical legal analysis, drawing on years of experience in training lawyers in empirical methods, An Introduction to Empirical Legal Research will be an invaluable primer for all students, academics, or practising lawyers coming to empirical research - whether they are embarking themselves on an empirical research project, or engaging with empirical arguments in their field of study, research, or practice.
Category: Social Science