Statistik gilt trotz ihres weit verbreiteten Einsatzes als schwierig. Diese anwendungsorientierte Einführung mit praxisnahen Beispielen hilft dabei, den Einstieg zu finden. Sie bietet eine Einführung zur Problematik fehlender Daten - eine einmalige Erweiterung.

Statistik wird in Medizin, Wirtschaft, Technik, in allen Naturwissenschaften und zunehmend auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften eingesetzt. Trotzdem gilt sie als schwierig. Diese anwendungsorientierte Einführung mit praxisnahen Beispielen hilft Studenten dabei, die Hemmschwelle zu überwinden. Mittels der vielen Übungsaufgaben können sie ihr Wissen vertiefen, wobei Musterlösungen ihnen zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. In der 4., überarbeiteten Auflage kommen die Statistik-Software SPSS und als Neuerung die Programmiersprache R zum Einsatz. Ferner beinhaltet sie eine Einführung zur Problematik fehlender Daten. Diese Erweiterung ist einmalig für ein deutschsprachiges Lehrbuch der Statistik.

Autorentext
Helge Toutenburg studierte (1961-1966) und promovierte (1969) in Berlin, habilitierte in Dortmund (1989). Er ist seit 1991 Professor für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Zusammenfassung

Aus den Rezensionen zur 3. Auflage:

"... Erklärtes Ziel des Autors ist die Behandlung von Methoden der induktiven Statistik und ihrer Umsetzung in einer Standardsoftware. ... Dies hat für Dozenten und Studenten den Vorteil, sich einen allgemeinen Überblick verschaffen und das Buch als Nachschlagewerk verwenden zu können. ... Didaktisch ebenfalls hilfreich sind die Kontrollfragen und die Übungsaufgaben ... deren Lösungen sich im Anhang befinden. ... verständlich ... und optisch ansprechend ... Auch wer für die praktische Arbeit eine fundierte Darstellung benötigt, kann von der Lektüre ... und der zahlreichen Beispiele und Übungsaufgaben profitieren."

(Matthias Meyer, in: OR-News Gesellschaft für Operations Research, 2006, S. 54f)

Inhalt
Wahrscheinlichkeitstheorie.- Kombinatorik.- Elemente der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufällige Variablen.- Diskrete und stetige Standardverteilungen.- Grenzwertsätze und Approximationen.- Induktive Statistik.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Modellierung von UrsacheWirkungsbeziehungen.- Lineare Regression.- Varianzanalyse.- Analyse von Kontingenztafeln.- Lebensdaueranalyse.- Fehlende Daten.- Einführung in statistische Software.- Einführung in SPSS.- Einführung in R.