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Kundenrezensionen

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am 28. Juni 2014
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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am 5. März 2015
1) Haben Sie gewusst, dass ein zu 99% sicherer HIV-Test 85% falsch-positive
Ergebnisse liefert?
2) War Ihnen bewusst, dass Zufall eigentlich nur ein Konzept ist, um über
Unwissenheit "hinwegzutäuschen"?
3) Ist Ihnen klar, dass, je mehr Daten man hat, umso bessere statistische
Aussagen rauskommen?
O.k. der letzte Punkt ist - zumindest vordergründig - mal "no na".

Und was hat das jetzt mit dem Buch zu tun:
Der erste Punkt klärt sich auf, wenn man bedingte Wahrscheinlichkeiten
berücksichtigt.
Bedingte Wahrscheinlichkeiten sind die Grundlage für die Bayes-Statistik und
diese liefert ein passables Werkzeug, um eine Statistik mit "mehr Daten zu
unterfüttern" (Punkt 3).

Das Buch entwickelt die mathematischen Grundlagen sowohl für die klassische
Statistik als auch für die Bayes-Statistik und erläutert anhand von drei
Beispielen aus der Wissenschaftsgeschichte, warum Bayes bessere Ergebnisse
liefert - oder auch nicht. Die Methoden werden auch kritisch hinterfragt und
philosophisch durchleuchtet (und da ist auch Punkt 2 dabei).

Eine Anmerkung für potentielle Leser: Ein bisschen was von Mathematik sollte man
schon verstehen.
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am 27. Juni 2015
Sehr gute und kompakte Zusammenfassung klassischer Inferenzstatistik,
Problemstellungen klassischer Entscheidungsfehler sowie Vergleich und
(kurzer) Einblick in alternative Teststrategien ohne mathematischen Schnick-
Schnack :-)
0Kommentar3 von 3 Personen haben dies hilfreich gefunden.. War diese Rezension für Sie hilfreich?JaNeinMissbrauch melden
am 1. Januar 2015
Aus der Motivation heraus, als Gymnasiallehrer für Psychologie und Philosophie ein besseres Verständnis sozialwissenschaftlich-empirischer Studien zu erreichen (bzw. die dafür nötigen Mathematikkenntnisse zu erlangen), hat mir dieses Buch enorm geholfen. Aus dem ursprünglichen Respekt vor den Höhen der Mathematik wurde – nicht zuletzt aufgrund des klar und verständlich beschriebenen Formalismus – schließlich wohlwollendes Interesse an den Möglichkeiten und an den Grenzen der schließenden Statistik.

Der Autor begnügt sich dabei nicht mit dem mathematischen Formalismus selbst, sondern setzt vor allem auf ein tiefgründiges Verständnis, indem er sich in jedem Kapitel einer ausführlichen Interpretation widmet: etwa, was Wahrscheinlichkeit überhaupt „ist“, welchen Ereignissen eine Wahrscheinlichkeit zugeschrieben werden kann, was ein klassischer Test aussagt (und was nicht!) bzw. insbesondere auch, welchen Vorteil der Einbezug von Vorwissen im Rahmen der Bayes-Statistik bietet. Anregend ist dabei von Beginn an, dass von konkreten (Parade-)Beispielen aus der Wissenschaftsgeschichte ausgegangen wird, welche nicht nur für sich genommen interessant sind, sondern der behandelten Mathematik schließlich eine besondere Anschaulichkeit verleihen.

Das Buch besticht auch mit der Gegenüberstellung zweier philosophischer Denkschulen (Objektivismus vs. Subjektivismus), die in herkömmlichen Lehrbüchern der Statistik nicht vorgenommen wird. Tschirk scheut dabei nicht die Konfrontation mit Koryphäen der Wissenschaftstheorie und liefert selbst einen fruchtbaren philosophischen Ansatz dazu, in welchem übergeordneten Zusammenhang die beiden Schulen (und damit auch die klassische bzw. die bayessche Statistik) zu sehen sind.

Alles in allem kann ich das Lehrbuch nicht nur Student(inn)en z.B. der Sozial- oder Wirtschaftswissenschaften empfehlen, welche zum Teil lieber einen Bogen um die notwendigen Statistikprüfungen machen würden, sondern auch denjenigen, die sich um eine Horizonterweiterung im Bezug auf wissenschaftliche Methodik bemühen. Und überhaupt würde das Buch eine gute Alternative für die oben genannten Wissenschaftszweige anbieten, in denen die Bayes-Statistik fruchtbares (Neu-)Land darstellen könnte …
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am 29. November 2014
Meine Meinung zum Buch W. Tschirk „Statistik: Klassisch oder Bayes“ – Zwei Wege im Vergleich“:
Von dem Buch habe ich erstmalig in einer E-Mail eines Kollegen, erfahren und es inzwischen gelesen. Kurz gesagt:
Ich bin begeistert!
Meine ersten Kontakte mit „Wahrscheinlichkeitsrechnung hatte ich noch in der Schulzeit („W=günstige Fälle/mögliche Fälle“) und danach mit Hochschultaschenbüchern, wie z.B. 285/285a und später befaßte ich mich u.a. mit US-Literatur wie C.W. Therrien „Discrete random signals and statistical signal processing“, da ich mich beruflich „statistical signal processing“ widmete. Ich erfuhr aus dieser Literatur etwas über klassische Wahrscheinlichkeitsrechnung (Historisches zum Glücksspiel des Chevalier de Méré und die Meinung von Pascal über ihn), statistische Wahrscheinlichkeitsdefinition, Grundlagen der Verbandstheorie, etc.
Aber eine Gegenüberstellung wie bei Tschirk „Statistik im Vergleich: Klassik oder Bayes - Zwei Wege im Vergleich“ habe ich in dieser Klarheit und überzeugenden Art bisher noch nicht gefunden.
Der Autor bringt „historische Fälle“ und dort z.B. den Fall der Semmelweis' Vermutung zum Kindbettfieber: Semmelweis hatte Unterschiede zwischen zwei Geburtskliniken gefunden: Wo Ärzte Entbindungen vornahmen, starben 1847 fast 10% der Entbundenen an Kindbettfieber, in der zweiten Klinik, wo Hebammen die Entbindungen vornahmen, weniger als 4%. Semmelweis zog den Schluß, daß Ärzte den Gebärenden die Infektion brachten und ordnete deshalb an, deren Hände vor ihrer Arbeit mit Chlorkalklösung zu waschen. Sofort sank die Sterberate unter 4%. Sämtliche Autoritäten stritten trotzdem lange den Zusammenhang mit den Waschgewohnheiten als Zufall ab.
Die Prozentzahlen bei Semmelweis hätten mir genügt, um ihm Recht zu geben – aber der Bayessche Test seiner Vermutung wäre mir vor der Lektüre des Buches von Tschirk gar nicht in den Sinn gekommen!
Das Buch nennt sich bescheiden „Springer-Lehrbuch“, - das ist es wohl auch, aber es ist noch viel mehr – ein Richtung weisendes Buch über Statistik, sowohl für Human- und Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, etc. als auch für Ingenieure und IT-Berufe.
Wer rasch Inhalt und Aussage des Buches kennenlernen will, sollte vorab Abschnitte 1.1 und 1.2 und die Analysen am Ende der Kapitel 2 bis 8 lesen.
Nach jedem Kapitel gibt es umfangreiche „verbale“ Analysen, die mir in ihrer Klarheit sehr gefallen haben (z.B. „Was verteilt sich bei einer Verteilung“). Der Autor zeigt auch Humor, z.B. Seite 63: „...Konfidenzintervall... als Student... sollten Sie aber aufpassen, was Ihr Professor darüber denkt... denn Statistiker können gefährlichen Blutdruck bekommen, wenn eine Antwort nicht ihrem Weltbild entspricht“.
Auch die zahlreichen Beispiele sind aus dem täglichen Leben gegriffen, und stets interessant.
Ich wünsche diesem Buch - seiner Bedeutung entsprechend – beim einschlägigen Leser viel Erfolg!
Alfred Kraker (Wien)
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am 4. Dezember 2015
Ich bin etwas enttäuscht - die Thematik des Buchs halte ich für interessant und definitiv sehr geeignet, um das innerhalb eines Lehrbuchs systematisch zu erarbeiten.

Allerdings hätte sich der Autor entscheiden sollen, für wen er das Buch eigentlich schreibt. Für Leute mit mathematische Vorbildung ist das Buch mit viel zu viel halbgarem Fließtext vollgestopft; daher könnte man annehmen, dass das Buch auf Anfänger zugeschrieben ist. Jedoch werden viele Konzepte so schwammig vorgestellt, dass ich mir beim besten Willen nicht vorstellen kann, dass hier irgendeine Erkenntnis hängen bleiben kann, die man nicht auch auf eine DinA4 Seite hätte zusammenfassen können. Unter dem Motto "Alles ganz lässig" werden hier wichtige Konzepte halb eingeführt und dann vergessen.

Ich kann mir keine Zielgruppe vorstellen (als Ingenieur der jetzt im Bereich angewandte Mathematik arbeitet), die aus dem Buch irgendeinen Gewinn ziehen kann und neige stark dazu, zu vermuten, dass der Autor einfach nur mal ein Lehrbuch schreiben wollte... vielleicht auch, um damit Werbung auf seiner Mathe-Privatunterricht-Webseite zu machen, was er auch tut.

Ich frage mich, ob die Leute die hier positive Rezensionen geschrieben haben, mal versucht haben sich richtig mit den Buchinhalten auseinanderzusetzen oder doch eher nur mal grob angelesen. Bei letzterem entsteht nämlich durchaus der Eindruck eines gut verständlichen Anfängerwerkes.

FAZIT:
Das Buch wirkt konzeptlos, undurchdacht und wie kurzfristig zusammengeschrieben - damit vielleicht eher als umfangreicher Blog-Eintrag geeignet.
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am 28. Januar 2015
Durch regelmäßige Anwendung von klassischer Statistik entstand das Interesse meine Anwendungen auch aus der Sicht der Bayes Methodik zu betrachten. Auf der Suche nach geeigneter Literatur für den Vergleich "klassische Statistik" zu "Bayes Statistik" bin ich auf dieses Buch gestoßen. Neben der ausführlichen Darstellung der beiden Methoden mit grundlegenden mathematischen Algorithmen war es für mich sehr nützlich wie drei historische Beispiele aus dem Gesichtspunkt von beiden Statistikphilosophien bzw. -methoden ausführlich erklärt und dargestellt wurden. Für interessierte Leser an diesem Thema kann ich dieses Buch nur empfehlen!
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am 28. Dezember 2014
Tschirk behandelt in diesem Buch über Wahrscheinlichkeitstheorie den traditionellen Methodenstreit zwischen Bayesianern und Frequentisten, wobei das Besondere dieses Buches darin besteht, dass die Annahmen der beiden Gruppen herausgearbeitet werden, und somit dem Leser ein tiefes Verständnis vermittelt wird, das insbesondere bei der Auswahl der Methoden für eigene wissenschaftliche Arbeiten nützlich ist.
Was gefällt?
Besonders gut gefällt mir an dem Buch, dass das abstrakte Thema in klarer Sprache und mit klaren Gedanken (frei nach Einstein: "So einfach wie möglich, aber nicht einfacher.") dargebracht wird und dass die Methoden im Vergleich anhand interessanter historischer Studien, die man sowieso kennen sollte, gezeigt wird. Zusammenfassungen zu Beginn jedes Kapitels.
Was gefällt weniger?
Insgesamt habe ich kaum Verbesserungsvorschläge für das Buch. Gelegentlich werden grundlegende Aussagen an verschiedenen Stellen des Buches wiederholt; dies muss aber kein Nachteil sein: Ich nehme an, das es beabsichtigt ist, um ein modulares Lesen des Buches zu vereinfachen.
Praktische Beispiele:
- Semmelweis-Vermutung zum Kindbettfieber
- Millikans Messung der Elementarladung
- Milgram-Experiment zum Gehorsam
Resümee:
Ich kann dieses Buch nur jedem ans Herz legen, der sich ernsthaft mit Schätztheorie oder Hypothesentests auseinandersetzt, sei es für Studenten, insbesondere bei der Auswahl der Methoden für eigene wissenschaftliche Arbeiten, sowie für die Methodenwahl in Forschung und Entwicklung.
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am 21. November 2014
Aufmerksame Beobachter, die in der Mittelschule mit dem Begriff Wahrscheinlichkeit in der Bedeutung "relative Häufigkeit bei zufälligen Ereignissen" in Berührung kommen, bemerken, dass im praktischen Leben der Begriff Wahrscheinlichkeit sehr oft anders, nämlich in der Bedeutung "Plausibilität einer Aussage" verwendet wird.
Schätzen von Parametern von Verteilungen und Testen von Hypothesen in der klassischen Statistik beruhen auf der ersten Interpretation der Wahrscheinlichkeit, Schätzen und Testen in der Bayes-Statistik beruhen auf der zweiten Interpretation. Der Autor etwickelt in seinem Buch beide Konzepte in sehr anschaulicher Weise, gibt Hinweise auf wichtige Eigenschaften der besprochenen Verfahren (z.B.: Welche Konsequenzen hat es, wenn man bei einem klassischen Test eine von zwei konkurrierenden Hypothesen zur Nullhypothese erklärt? Wann verwendet man zum Schätzen oder Testen besser die klassische Methode, wann die Bayes'sche? etc.) und stellt sie an Hand konkreter Beispiele gegenüber.
Ein äusserst empfehlenswertes Buch für alle, die sich mit den mathematischen Konsequenzen der beiden Deutungen des Wahrscheinlichkeits-Begriffes auseinandersetzen und die besprochenen Verfahren anwenden möchten.
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am 24. November 2014
Das Buch ist gut geeignet für Studenten, die sich mit dem Thema Statistik befassen und näheres über die Bayessche Statistik wissen wollen, speziell im Vergleich zur klassischen Methode.

Auf jeden Fall eine Kaufempfehlung.
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