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5.0 von 5 Sternen Genau das richtige Statistik-Buch für mich, 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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