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Statistik: Klassisch oder Bayes: Zwei Wege im Vergleich (Springer-Lehrbuch) (German Edition) [Taschenbuch]

Wolfgang Tschirk
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Kurzbeschreibung

31. Mai 2014 3642543847 978-3642543845 2014

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.


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Produktinformation

  • Taschenbuch: 180 Seiten
  • Verlag: Springer Spektrum; Auflage: 2014 (31. Mai 2014)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3642543847
  • ISBN-13: 978-3642543845
  • Größe und/oder Gewicht: 24,4 x 17 x 1 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 190.041 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
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Produktbeschreibungen

Buchrückseite

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.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Mag. Wolfgang Tschirk, mathecampus, Wien, Österreich

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Von N. Th.
Format:Taschenbuch
Statistikbücher gibt es en masse (muss wohl ein großer Markt sein …). Ohne die Gesamtheit zu kennen (wie in der Statistik üblich …), ist dies erst das zweite Buch, das mich wirklich angesprochen hat.

Ideen und Ansätze werden gut verbal erläutert, und auch die mathematischen Berechnungen sind nachvollziehbar und leicht informell (man merkt, dass der Autor mehr Physiker als Mathematiker ist). Die klassische Statistik kommt angesichts ihrer nach wie vor vorhandenen Dominanz in meinen Augen zu kurz weg. Wer sich ausschließlich für die klassische Statistik interessiert, dem sei daher „Statistik - wie und warum sie funktioniert: Ein mathematisches Lesebuch“ empfohlen.

Demgegenüber entfaltet das vorliegende Buch seine Stärken, wenn es um die Erläuterung geht, warum man Wahrscheinlichkeiten, d.h. den Kolmogorow-Axiome genügenden Maßzahlen, auch subjektiv im Sinne eines Plausibilitätsgrades interpretieren kann und wie man darauf aufbauend statistische Schlüsse ziehen kann. Zentral dafür ist der Satz von Bayes. Gut erläutert wird die Suche nach geeigneten bzw. plausiblen Prior-Verteilungen. Dass ich diesbezüglich immer noch nicht völlig überzeugt bin, ist nicht dem Autor anzulasten, sondern eher der Bayes-Statistik, die für mich weiterhin etwas mystisch bleiben wird. Immerhin weiß ich aber jetzt, wie sie funktioniert – dank dieses schönen Buchs.

Nur der Vollständigkeit halber: Aufgaben sind keine vorhanden - ich selbst habe aber auch keine vermisst.
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