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am 22. Dezember 2013
Ich habe mir das Buch aus zwei Gründen gekauft: Erstens habe ich die beiden ersten Bücher des Autors „Glück, Logik und Bluff: Mathematik im Spiel - Methoden, Ergebnisse und Grenzen“ und „Algebra für Einsteiger: Von der Gleichungsauflösung zur Galois-Theorie“ bereits vor mehreren Jahren mit Genuss gelesen. Zweitens hatte ich trotz meines mathematisch-naturwissenschaftlichen Backgrounds mit Statistik nicht viel „am Hut“, auch wenn ich aus Familie und Freundeskreis schon öfters zu statistischen Fragestellungen konsultiert wurde („Das müsstest Du doch eigentlich wissen …“). Dabei war ich immer wieder erstaunt über die vielen „Kochrezepte“ für Tests mit ihren zahlreichen Namen und Tabellen. Einen gemeinsamen Plan konnte ich darin aber nicht erblicken.

Dass ich das nun kann, verdanke ich der kurzweiligen Lektüre des Buchs!

Ein Überblick: Der Autor beginnt im einführenden ersten Teil mit einem Praxisbeispiel, nämlich mit der Beschreibung und anschließenden Erörterung des historisch ersten Hypothesentests. Anhand dieses Beispiels aus dem 18. Jahrhundert lernt man: Um von zufällig ausgewählten Stichproben auf die eigentlich interessierende Gesamtheit schließen zu können, muss man erst das Umgekehrte können! Dazu werden im zweiten Teil die mathematischen Grundlagen dargestellt, mit denen die Wahrscheinlichkeiten für Stichprobenergebnisse auf die (Grund-)Wahrscheinlichkeiten für Einzelereignisse zurückgeführt werden können. Erst im dritten Teil geht’s dann richtig los mit Mathematischer Statistik. Erläutert werden die wichtigsten Ansätze der Statistik, und zwar in kompakter Form mit vielen verbalen Erklärungen: Hypothesentest, Fehler 1. und 2. Art, p-Wert, Konfidenzintervall, t-Test, ...

Formelherleitungen und Beweise sind in Ausblicke ausgegliedert. Aufgaben hätte ich gar keine gebraucht, weil mir persönlich das Lesen und Überfliegen wichtiger war. Für Studentinnen und Studenten, die eine Klausur vor Augen haben, mag der Umfang der Aufgaben aber etwas mager sein. Etwas kompensiert wird dieser Mangel allerdings dadurch, dass sich viele Kapitel an einer konkreten Problemstellung orientierten. Darüber hinaus gibt’s genial prägnante Beispiele zwischendurch: Warum die Kriminalität von Ausländern in jedem Stadtteil unterdurchschnittlich sein kann und trotzdem in der Gesamtstadt überdurchschnittlich (merke: wären diese Gegebenheiten real, könnte jeder Politiker die richtigen Zahlen finden, die seine Meinung untermauern!). Warum aus Korrelation keine Kausalität folgt: Anatomisch unkundige Außerirdische würden feststellen, dass Schwangere unterdurchschnittlich groß in ihrer Altersklasse sind. Aber natürlich ist die Körpergröße keine Ursache der Schwangerschaft, sondern Frauen sind generell unterdurchschnittlich groß.

Resümee: Bestens geeignet für Leserinnen und Leser, die ohne Vorkenntnisse über Wahrscheinlichkeitsrechnung möglichst schnell verstehen wollen, wie Mathematische Statistik funktioniert – ganz wie der Titel zu Recht verspricht.
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am 26. April 2016
Ich wollte mich eigentlich wiedereinmal in die Statistk einarbeiten, daher der Kauf dieses Buches. Nach den ersten ca. 30 Seiten mußte ich allerdings feststellen, dass die mathematischen Voraussetzungen das Abiturwissen übersteigen. Das wäre allerdings noch akzeptabel, wenn die Lücken wenigstens sauber und nachvollziehbar erläutert wären. Allerdings ist auch das nicht der Fall. Für mich daher eine unverständliche Aneinanderreihung von Einzelheiten die mit normalen Mathematik-Kenntnissen nicht nachvollziehbar sind. Ich habe das Buch entsorgt (Papiertonne).
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am 17. März 2015
Mathematische Lesebücher können eine wahre Freude sein, auch für Laien und Nicht-Mathematiker. Leider können diese Ansprüche bei vorliegendem Buch nicht erreicht werden. Laut Umschlag sind neben Mathematikern auch Statistikeinsteiger und Quereinsteiger die Zielgruppe, jedoch werden diese Personen kaum glücklich werden. Leider setzen weite Teile des Buchs eine solide Grundkenntnis der höheren Mathematik voraus. Das wirkt teilweise zumal komisch, da erst erklärt wird, dass f(x) gelesen wird als "f von x" und einige Seiten weiter mit Begriffen wie Vektorräumen umeinander geworfen wird (ohne eine Vorlesung der linearen Algebra besucht zu haben, kann man das dann alles sofort übersprigen). Zwar sollen Kästen eigentlich die "schwierigen" Stellen abgrenzen, jedoch sind auch die anderen Teile oftmals nur schwer verdaulich und werden manchen Einsteiger entmutigen. Anfänger haben mit diesem Buch keine Chance und auch Personen mit Grundkenntnissen werden wohl zucken. Wie gesagt ist das sehr schade, da die Thematik an sich von hoher Relevanz ist. Leider hat man eben kein "Lesebuch", sondern ein Fachbuch vor sich, das man besser durcharbeitet als durchliest. Auch an den Übungsaufgaben wird dies deutlich, denn der Großteil davon klingt, als wäre er einem Fachbuch für Studenten der Mathematik entnommen ("Beweisen Sie, dass..."). Auch sehr schade finde ich, dass die Lösungen nicht enthalten sind und man keine schnelle Prüfung seiner Lösungsideen vornehmen kann.
Die Grafiken und Bilder sind ingesamt sehr schlicht, man könnte auch sagen, lieblos.
Alternativen? Möchte ich angeben:
1. Wer ANFÄNGER ist und eine Lektüre zum Überleben der Statistikklausur, v.a. in den Geisteswissenschaften sucht, wird etwa mit "Keine Panik vor Statistik" von Oestreich und Romberg glücklich (den speziellen Humor sollte man vlt. mögen...). Basiswissen, "Kochrezepte", anschaulich, bebildert. Wie gesagt, ein Einstieg.
2. Studenten von technischen Fächern sollten einen Blick in "Mathematik verstehen und anwenden" von Goebbels und Ritter werfen. Wenn die Statistikkapitel ähnlich gut sind wie die der Analysis, ist es grundsolide, auch ohne Vorlesung verständlich und bietet anwendungsorientierte Aufgaben.
3. Wer nun Mathe mag, aber kein Mathematiker ist und ein LESEBUCH sucht, sollte sich die Bücher von Dirk W. Hoffmann ansehen. Lieber Herr Bewersdorff, das sind Lesebücher, die fachlich richtig und trotzem verständlich und hochspannend sind.
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