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am 4. Februar 2013
Kockelkorn stellt zunächst den Standardkanon vor: von der deskriptiven Statistik über die Wahrscheinlichkeitstheorie zur Schätz- und Testtheorie bis zur Regressionsrechnung. Dann folgen Erweiterungen wie die multivariate Statistik mit der Varianz-, Diskriminanz- und Clusteranalyse. Ferner werden subjektive Wahrscheinlichkeit und Bayesianische Statistik sowie Grundzüge der Entscheidungstheorie diskutiert; dabei streift der Autor dankenswerterweise auch die linearen Bayes-Verfahren, nämlich Entscheidungen bei rudimentärem Vorwissen, die sonst in der Literatur kaum behandelt werden.

Im Lehrbuch werden nicht nur die Familie der Normalverteilungen und ihrer näheren Verwandten analysiert, sondern auch spezielle Verteilungsfamilien wie Extremwert-, Lebensdauer-, Beta- und Gammaverteilungen. Selbst Benford- oder Maxwellverteilungen sowie ihre Anwendungsmöglichkeiten treten auf.

Innovativ ist die weitgehende Ersetzung der unanschaulichen Matrizenrechnung durch geometrisch bildhafte Projektoren; damit kann Kockelkorn u.a. den für das lineare Modell grundlegenden Satz von Cochran leicht und elegant erklären. Entscheidend bei diesem Buch ist aber das Wie: Kockelkorn nimmt den Leser bei der Hand, erklärt unmittelbar am Anwendungsfall und findet stets einen intuitiv überzeugenden Zugang zur Methodik. Eine Vielzahl mehrfarbiger Abbildungen, Tabellen und Grafiken sowie treffende und realitätsnahe Beispiele machen die Lektüre zum reinen Vergnügen. Als Koautor eines konkurrierenden Statistik-Lehrbuchs muss ich neidlos anerkennen, dass Ulrich Kockelkorn ein inhaltliches, didaktisches und optisches Meisterwerk gelungen ist.
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am 4. Februar 2013
In diesem Buch habe ich eine Zusammenfassung der gebräuchlichen Methoden der angewandten Statistik erwartet, natürlich mit Bezug auf Rechneranwendung. Also ein Kompendium für diejenigen, die im Labor oder Betrieb unterschiedliche Fertigungsschritte oder Rezepturen im Hinblick auf bestimmte Zielgrößen analysieren oder vergleichen wollen. Ein Buchumfang von 480 Seiten sollte dafür ausreichend Raum bieten.

Die Einführung der Grundlagen, also Wahrscheinlichkeiten, Verteilungen sowie Schätz- und Testtheorie nimmt bereits die Hälfte des Buches ein.So bleiben für die beiden wichtigen Anwendungen, Regression und Varianzanalyse, nur 50 bzw. 65 Seiten. Anschließend werden noch auf jeweils 40 Seiten Diskriminanz- und Clusteranalyse sowie Bayes-Statistik behandelt.

Bei der Regression wird lediglich die lineare Regression behandelt. Das ist für die praktische Arbeit zu wenig. Nichtlineare Regression oder Transformationen, z.B. Probittransformation zur Auswertung von Dosis-Wirkungs-Untersuchungen, sucht man vergebens.

Im Kapitel Varianzanalyse werden die balancierten Modelle mit 1,2 und 3 Faktoren sowie das unbalancierte Modell mit 2 Faktoren beschrieben, wobei aber nicht zwischen festen und zufälligen Faktoren differenziert wird. Hinweise auf ggf. notwendige Transformationen werden nicht gegeben.

Natürlich ist bei einem vorgegebenen Buchumfang die Themenauswahl und Breite der Darstellung immer ein Kompromiß. Dennoch steht in diesem Buch, das ja den Anwender adressiert, die Theorie viel zu deutlich im Vordergrund. Durchgerechnete Beispiele sind daran gemessen eher spärlich. Auf Hilfestellung bei Verwendung von Statistik Software wird mit dem Hinweis im Vorwort bewußt verzichtet, dass diese so schnell veralte. Ergänzende Anwendungsprobleme finden sich in den Aufgaben, deren Lösungen auf der Website zum Buch zu finden sein sollen. Wo ist diese aber versteckt ?. Ein Link ist nicht angegeben und mit Google habe ich sie nicht gefunden. Das ist wirklich ärgerlich und völlig unnötig !

Fazit: Der anwendungsorientierte Interessent wird von diesem Buch enttäuscht sein und sollte sich nach einer Alternative umsehen, z.B. Box,Hunter,Hunter: Statistics for Experimenters; Draper,Smith: Applied Regression Analysis oder Sachs,Hedderich: Angewandte Statistik. Die gute Ausstattung des Buchs verdient dennoch einen Punkt.
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