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Angewandte Statistik - Eine Einführung mit JMP

Das neue Buch von David Meintrup: Jetzt die Printversion bei Amazon bestellen oder hier das komplette Buch als PDF mit allen Datenbeispielen kostenfrei herunterladen 

Im Fokus dieses Buchs steht eine praxisorientierte Einführung in die Verfahren der statistischen Datenanalyse. Daher wird jede Methode, vom t-Test bis zum allgemeinen linearen Modell, anhand eines Datensatzes erläutert und mit der Statistik-Software JMP durchgerechnet. Sämtliche Daten sowie eine PDF-Version dieses Buchs stehen hier kostenlos zum Download zur Verfügung. Alternativ ist das Buch als gedruckte Ausgabe auf Amazon erhältich.  

Zum Inhalt:

  • Daten, Skalen, graphische Darstellungen, statistische Kennzahlen
  • Zufallsexperimente, Zufallsvariablen, Verteilungen
  • Hypothesentests für Erwartungswerte, Anteilswerte und Varianzen
  • Äquivalenztests, nichtparametrische Tests, Varianzanalyse
  • Einfache und mehrfaktorielle lineare Modelle

Zum Autor: Prof. Dr. Dr. David Meintrup (Kontakt) ist Professor für Mathematik und Statistik an der Fakultät Maschinenbau der Technischen Hochschule Ingolstadt. Neben der akademischen Lehre und Forschung ist er seit über 10 Jahren als Statistik-Trainer und Berater tätig, insbesondere für die Elektroindustrie und in der Pharma- und Biotech-Branche. David Meintrup hat an der Universität Münster und der University of Colorado, USA, Mathematik studiert. Er ist Koautor mehrerer Lehrbücher zur Statistik.

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Angewandte Statistik - Eine Einführung mit JMP

"Angewandte Statistik - Eine Einführung mit JMP" als kostenloser Download:

  • Das komplette Buch mit ca. 440 Seiten
  • Anschauliche Beispiele mit über 50 im PDF verlinkten JMP Datensätzen
  • Über 140 farbige Abbildungen und JMP Screenshots
  • Alle Beispiele lassen sich sowohl über gespeicherte Analyseskripte als auch über einfache Schritt-für-Schritt Anleitungen nachvollziehen
  • Klare und verständliche Beschreibung der statistischen Konzepte
  • Das erste deutschsprachige Buch zur Angewandten Statistik mit JMP!
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