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Statistics: An Introduction using R
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Produktbeschreibungen
Pressestimmen
"I would recommend this book to those who need to teach statistics via the medium of R and those self learners who want to acquire the basic techniques of statistics together with powerful statistical software." (Technometrics, May 2006) "!will provide you with enhanced statistical insights!and access to a free and powerful computing language." (Clinical Chemistry, May 2006) "...I know of no better book of its kind..." (Journal of the Royal Statistical Society, Vol 169 (1), January 2006) "!offers a demanding, non--calculus--based coverage of such standard topics as hypothesis testing, modeling, regression, ANOVA, and count data." (CHOICE, November 2005)
Kurzbeschreibung
Computer software is an essential tool for many statistical modelling and data analysis techniques, aiding in the implementation of large data sets in order to obtain useful results. R is one of the most powerful and flexible statistical software packages available, and enables the user to apply a wide variety of statistical methods ranging from simple regression to generalized linear modelling. Statistics: An Introduction using R is a clear and concise introductory textbook to statistical analysis using this powerful and free software, and follows on from the success of the author's previous best-selling title Statistical Computing.
* Features step-by-step instructions that assume no mathematics, statistics or programming background, helping the non-statistician to fully understand the methodology.
* Uses a series of realistic examples, developing step-wise from the simplest cases, with the emphasis on checking the assumptions (e.g. constancy of variance and normality of errors) and the adequacy of the model chosen to fit the data.
* The emphasis throughout is on estimation of effect sizes and confidence intervals, rather than on hypothesis testing.
* Covers the full range of statistical techniques likely to be need to analyse the data from research projects, including elementary material like t-tests and chi-squared tests, intermediate methods like regression and analysis of variance, and more advanced techniques like generalized linear modelling.
* Includes numerous worked examples and exercises within each chapter.
* Accompanied by a website featuring worked examples, data sets, exercises and solutions:
http://www.imperial.ac.uk/bio/research/crawley/statistics
Statistics: An Introduction using R is the first text to offer such a concise introduction to a broad array of statistical methods, at a level that is elementary enough to appeal to a broad range of disciplines. It is primarily aimed at undergraduate students in medicine, engineering, economics and biology - but will also appeal to postgraduates who have not previously covered this area, or wish to switch to using R.
* Features step-by-step instructions that assume no mathematics, statistics or programming background, helping the non-statistician to fully understand the methodology.
* Uses a series of realistic examples, developing step-wise from the simplest cases, with the emphasis on checking the assumptions (e.g. constancy of variance and normality of errors) and the adequacy of the model chosen to fit the data.
* The emphasis throughout is on estimation of effect sizes and confidence intervals, rather than on hypothesis testing.
* Covers the full range of statistical techniques likely to be need to analyse the data from research projects, including elementary material like t-tests and chi-squared tests, intermediate methods like regression and analysis of variance, and more advanced techniques like generalized linear modelling.
* Includes numerous worked examples and exercises within each chapter.
* Accompanied by a website featuring worked examples, data sets, exercises and solutions:
http://www.imperial.ac.uk/bio/research/crawley/statistics
Statistics: An Introduction using R is the first text to offer such a concise introduction to a broad array of statistical methods, at a level that is elementary enough to appeal to a broad range of disciplines. It is primarily aimed at undergraduate students in medicine, engineering, economics and biology - but will also appeal to postgraduates who have not previously covered this area, or wish to switch to using R.
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Der "kleine Crawley" ist ein super Buch für Statistik-Anfänger und (Wieder-) Einsteiger
24. Mai 2012
Format:Taschenbuch|Von Amazon bestätigter Kauf
Das "Statistics- An Introduction using R" Buch von Michael J. Crawley ist eine sehr gute Wahl für Statistik (Wieder-) Einsteiger und Anfänger mit wenig Hintergrundwissen. Ich kannte vorher nur den "großen" Crawley ("The R-Book"), wollte mir für die statistische Auswertung in meiner Masterarbeit, aber erst mal wieder einen Überblick über die möglichen statistischen Methoden anlesen. Da der große Crawley dafür etwas zu detailliert ist und eher für Statistik-Kenner ist, fand ich die Introduction using R eine sehr gelungene Alternative! Auch wenn das Buch auf Englisch ist, so hat Michael Crawley doch eine sehr anschauliche Art und Weise die Grundlagen der Statistik verständlich zu erklären. Auch die darin enthaltenen Beispiele lassen sich gut nachverfolgen. Wenn man jedoch nach einer Weile tiefer in das ein oder andere Themengebiet eingedrungen ist, kommt dieses Buch an seine Grenzen.
Also, zusammengefasst, das "Statistics - Intoduction using R" von M.J.Crawley ist ein sehr gutes Buch, um sich die Grundlagen und den ein oder anderen "Trick" in der Statistik und in R anzueignen. Trotzdem ist es eine abgespeckte Version des "großen" Crawley (The R-Book) und für tiefgründigere und spezielle Fragestellungen nicht so geeignet. Aber dennoch sehr empfehlenswert!
Also, zusammengefasst, das "Statistics - Intoduction using R" von M.J.Crawley ist ein sehr gutes Buch, um sich die Grundlagen und den ein oder anderen "Trick" in der Statistik und in R anzueignen. Trotzdem ist es eine abgespeckte Version des "großen" Crawley (The R-Book) und für tiefgründigere und spezielle Fragestellungen nicht so geeignet. Aber dennoch sehr empfehlenswert!
Format:Kindle Edition|Von Amazon bestätigter Kauf
Hier kann etwas nicht stimmen: Das Buch ist erste Klasse, aber warum habe ich für Kindle Version um 20 Euro mehr bezahlt?
1 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Das Buch ist besonders für Statistik- und R-Einsteiger geeignet, aber auch für Leute, die sich nur noch vage an ihren letzten Statistik-Kurs erinnern können. Der Autor findet eine einfache und klare Sprache, um statistische Zusammenhänge begreiflich zu machen. Gleichzeitig werden Anwendungsbeispiele in R gegeben, die man direkt nachtippen kann. Das Buch ist im Umfang und Ausführlichkeit bestens für Diplomanden, MAsterstudenten oder Doktoranden zu empfehlen. Wer anspruchsvollere Statistik wie z.B. multivariate Analysen machen möchte, wird mit diesem Buch aber nicht bedient.
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