dormann carsten (23 Ergebnisse)

PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Softcover. Zustand: Fair. Spuren von Feuchtigkeit / Nässe; Leichte Rillen / Abschürfungen / Risse / Knicke. Dieses Buch vermittelt schrittweise die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen und legt dabei großen Wert auf einen klaren roten Faden, der alle Methoden miteinander verbindet. Klassische statistische Verfahren wie der t-Test oder die multiple Regression werden als spezielle Fälle des Generalisierten Linearen Modells betrachtet. Zunächst wird eine Basis in beschreibender Statistik, Verteilungen und Maximum Likelihood geschaffen, von der aus alle weiteren Verfahren wie ANOVA und multiple Regression abgeleitet werden. Jeder Schritt ist in zwei Kapitel unterteilt: Im ungeraden Kapitel werden die Ideen der statistischen Herangehensweise anhand zahlreicher Beispiele und Abbildungen erläutert, während das folgende gerade Kapitel die praktische Umsetzung in der Statistiksoftware R zeigt. Ergänzt wird das Werk durch ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie sowie eines zum Design von Experimenten und Stichprobenverfahren. Das Buch legt besonderen Wert auf Verständlichkeit und praktische Anwendung, während mathematische Herleitungen in den Hintergrund treten. Jedes Kapitel enthält klar ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu den R-Kapiteln vertieft werden können. Ein umfassendes Schlagwortverzeichnis mit R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nützlich. Die zweite Auflage umfasst zudem neue Themen wie die Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und umfassende Model.

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Paperback. Zustand: Brand New. 400 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Defining Agroecology | A Festschrift for Teja Tscharntke | Carsten Dormann | Taschenbuch | Englisch | 2023 | tredition | EAN 9783384010544 | Verantwortliche Person für die EU: tredition GmbH, Heinz-Beusen-Stieg 5, 22926 Ahrensburg, gpsr[at]tredition[dot]com | Anbieter: preigu.

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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd revised edition. 386 pages. German language. 9.45x6.61x0.91 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to approach statistical analyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been 'field-tested' in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Environmental Data Analysis | An Introduction with Examples in R | Carsten Dormann | Taschenbuch | xix | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030550226 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

Hardcover. Zustand: Brand New. 264 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.

Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Environmental Data Analysis is an introductory statistics textbook for environmental science. It covers descriptive, inferential and predictive statistics, centred on the Generalized Linear Model. The key idea behind this book is to approach statistical analyses from the perspective of maximum likelihood, essentially treating most analyses as (multiple) regression problems. The reader will be introduced to statistical distributions early on, and will learn to deploy models suitable for the data at hand, which in environmental science are often not normally distributed. To make the initially steep learning curve more manageable, each statistical chapter is followed by a walk-through in a corresponding R-based how-to chapter, which reviews the theory and applies it to environmental data. In this way, a coherent and expandable foundation in parametric statistics is laid, which can be expanded in advanced courses.The content has been 'field-tested' in several years of courses on statistics for Environmental Science, Geography and Forestry taught at the University of Freiburg.

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Hardcover. Zustand: Brand New. 400 pages. 10.00x7.00x10.28 inches. In Stock.

Buch. Zustand: Neu. Neuware - An accessible guide to understanding statistics using simulations, with examples from a range of scientific disciplinesReal-world challenges such as small sample sizes, skewed distributions of data, biased sampling designs, and more predictors than data points are pushing the limits of classical statistical analysis. This textbook provides a new tool for the statistical toolkit: data simulations. It shows that using simulation and data-generating models is an excellent way to validate statistical reasoning and to augment study design and statistical analysis with planning and visualization. Although data simulations are not new to professional statisticians, Statistics by Simulation makes the approach accessible to a broader audience, with examples from many fields. It introduces the reasoning behind data simulation and then shows how to apply it in planning experiments or observational studies, developing analytical workflows, deploying model diagnostics, and developing new indices and statistical methods. Covers all steps of statistical practice, from planning projects to post-hoc analysis and model checking Provides examples from disciplines including sociology, psychology, ecology, economics, physics, and medicine Includes R code for all examples, with data and code freely available online Offers bullet-point outlines and summaries of each chapter Minimizes the use of jargon and requires only basic statistical background and skills.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Beispielreich baut dieses Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst eine Grundlage in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, aus der dann alle anderen Verfahren abgeleitet werden (ANOVA, multiple Regression). Jeder Schritt ist auf zwei Kapitel verteilt: Im ungradzahligen Kapitel wird anhand von vielen Beispielen und Abbildungen die Idee der statistischen Herangehensweise erläutert. Im sich daran anschließenden gradzahligen Kapitel wird die Umsetzung in der freien Statistiksoftware R gezeigt. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettiert dieses einleitende Werk. Das Buch legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthält explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar. Die zweite Auflage wurde ergänzt um Schätzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und die erschöpfende Modellsuche.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Parametrische Statistik | Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R | Carsten F. Dormann | Taschenbuch | XXIII | Deutsch | 2017 | Springer Spektrum | EAN 9783662546833 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Gut. Gebraucht - Gut -Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen für Anwender auf. Dabei wird besonderer Wert auf einen roten Faden gelegt, der alle Methoden zusammenführt. Ausgehend von den Grundlagen in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, werden alle anderen Verfahren als Spezialfälle des GLM entwickelt (ANOVA, multiple Regression). An jedes Kapitel zum statistischen Verständnis schließt eines zur Umsetzung in der freien Statistiksoftware R an. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettieren das Buch.Die Darstellung legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung: Jedes Kapitel hat ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen rundet das Buch ab.