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Multivariate Statistical Methods

A Primer, Third Edition

Author: Bryan F.J. Manly

Publisher: CRC Press

ISBN: 9781584884149

Category: Mathematics

Page: 224

View: 5448

Multivariate methods are now widely used in the quantitative sciences as well as in statistics because of the ready availability of computer packages for performing the calculations. While access to suitable computer software is essential to using multivariate methods, using the software still requires a working knowledge of these methods and how they can be used. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Third Edition introduces these methods and provides a general overview of the techniques without overwhelming you with comprehensive details. This thoroughly revised, updated edition of a best-selling introductory text retains the author's trademark clear, concise style but includes a range of new material, new exercises, and supporting materials on the Web. New in the Third Edition: Fully updated references Additional examples and exercises from the social and environmental sciences A comparison of the various statistical software packages, including Stata, Statistica, SAS Minitab, and Genstat, particularly in terms of their ease of use by beginners In his efforts to produce a book that is as short as possible and that enables you to begin to use multivariate methods in an intelligent manner, the author has produced a succinct and handy reference. With updated information on multivariate analyses, new examples using the latest software, and updated references, this book provides a timely introduction to useful tools for statistical analysis.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 610

Ökonometrie für Dummies

Author: Roberto Pedace

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527801529

Category: Business & Economics

Page: 388

View: 1561

Theorien verstehen und Techniken anwenden Was haben die Gehälter von Spitzensportlern und der Mindestlohn gemeinsam? Richtig, man kann sie mit Ökonometrie erforschen. Im Buch steht, wie es geht. Und nicht nur dafür, sondern für viele weitere Gebiete lohnt es sich, der zunächst etwas trocken und sperrig anmutenden Materie eine Chance zu geben. Lernen Sie von den Autoren, wie Sie spannende Fragen formulieren, passende Variablen festlegen, treffsichere Modelle entwerfen und Ihre Aussagen auf Herz und Nieren prüfen. Werden Sie sicher im Umgang mit Hypothesentests, Regressionsmodellen, Logit- & Probit-Modellen und allen weiteren gängigen Methoden der Ökonometrie. So begleitet Ökonometrie für Dummies Sie Schritt für Schritt und mit vielen Beispielen samt R Output durch dieses spannende Thema.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 8897

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Strukturgleichungsmodellierung

Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS

Author: Rolf Weiber,Daniel Mühlhaus

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642350127

Category: Business & Economics

Page: 387

View: 4203

Alle Analysen werden an einem durchgehenden Fallbeispiel konkret und transparent durchgeführt Strukturgleichungsmodelle sind in allen Wissenschaftsdisziplinen von größter Bedeutung, da sie das Standardinstrument zur empirischen Prüfung von Hypothesensystemen darstellen. Dabei stehen oftmals die Beziehungen zwischen hypothetischen Konstrukten (latenten Variablen) im Fokus des Interesses. Das Buch zeichnet den gesamten Prozess der Strukturgleichungsmodellierung von der Konzeptualisierung theoretischer Konstrukte über die Spezifikation von Messmodellen, die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse bis hin zur Prüfung von kausalen Wirkhypothesen mittels Kovarianzstrukturanalyse sowie PLS nach. Alle Arbeitsschritte werden an einem durchgehenden Fallbeispiel unter Verwendung von SPSS, AMOS und SmartPLS veranschaulicht und jeweils konkrete Anwendungsempfehlungen gegeben. Ebenso werden weiterführende Aspekte wie die Mehrgruppenkausalanalyse, die Spezifikation reflektiver und formativer Messansätze sowie MIMIC-Modelle einsteigergerecht behandelt.

A primer of multivariate statistics

Author: Richard J. Harris

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Mathematics

Page: 332

View: 8426

Drawing upon more than 30 years of experience in working with statistics, Dr. Richard J. Harris has updated "A Primer of Multivariate Statistics" to provide a model of balance between how-to and why. This classic text covers multivariate techniques with a taste of latent variable approaches. Throughout the book there is a focus on the importance of describing and testing one's interpretations of the emergent variables that are produced by multivariate analysis. This edition retains its conversational writing style while focusing on classical techniques. The book gives the reader a feel for why one should consider diving into more detailed treatments of computer-modeling and latent-variable techniques, such as non-recursive path analysis, confirmatory factor analysis, and hierarchical linear modeling. Throughout the book there is a focus on the importance of describing and testing one's interpretations of the emergent variables that are produced by multivariate analysis.

SPSS 16

Einführung in die moderne Datenanalyse

Author: Achim Bühl

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827373328

Category: SPSS (Computer system)

Page: 888

View: 4481

Die Standardeinführung für SPSS ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 16 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen und dem psychologisch-medizinischen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein; ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet.

Methodenlehre der Sozialwissenschaften

Author: Felix Kaufmann

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709160014

Category: History

Page: N.A

View: 9240

Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 3280

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology, Third Edition

Author: Bryan F.J. Manly

Publisher: CRC Press

ISBN: 9781584885412

Category: Mathematics

Page: 480

View: 8171

Modern computer-intensive statistical methods play a key role in solving many problems across a wide range of scientific disciplines. This new edition of the bestselling Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology illustrates the value of a number of these methods with an emphasis on biological applications. This textbook focuses on three related areas in computational statistics: randomization, bootstrapping, and Monte Carlo methods of inference. The author emphasizes the sampling approach within randomization testing and confidence intervals. Similar to randomization, the book shows how bootstrapping, or resampling, can be used for confidence intervals and tests of significance. It also explores how to use Monte Carlo methods to test hypotheses and construct confidence intervals. New to the Third Edition Updated information on regression and time series analysis, multivariate methods, survival and growth data as well as software for computational statistics References that reflect recent developments in methodology and computing techniques Additional references on new applications of computer-intensive methods in biology Providing comprehensive coverage of computer-intensive applications while also offering data sets online, Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology, Third Edition supplies a solid foundation for the ever-expanding field of statistics and quantitative analysis in biology.

Nonparametric Statistical Methods

Author: Myles Hollander,Douglas A. Wolfe,Eric Chicken

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1118553292

Category: Mathematics

Page: 848

View: 1825

Praise for the Second Edition “This book should be an essential part of the personallibrary of every practicingstatistician.”—Technometrics Thoroughly revised and updated, the new edition of NonparametricStatistical Methods includes additional modern topics andprocedures, more practical data sets, and new problems fromreal-life situations. The book continues to emphasize theimportance of nonparametric methods as a significant branch ofmodern statistics and equips readers with the conceptual andtechnical skills necessary to select and apply the appropriateprocedures for any given situation. Written by leading statisticians, Nonparametric StatisticalMethods, Third Edition provides readers with crucialnonparametric techniques in a variety of settings, emphasizing theassumptions underlying the methods. The book provides an extensivearray of examples that clearly illustrate how to use nonparametricapproaches for handling one- or two-sample location and dispersionproblems, dichotomous data, and one-way and two-way layoutproblems. In addition, the Third Edition features: The use of the freely available R software to aid incomputation and simulation, including many new R programs writtenexplicitly for this new edition New chapters that address density estimation, wavelets,smoothing, ranked set sampling, and Bayesian nonparametrics Problems that illustrate examples from agricultural science,astronomy, biology, criminology, education, engineering,environmental science, geology, home economics, medicine,oceanography, physics, psychology, sociology, and spacescience Nonparametric Statistical Methods, Third Edition is anexcellent reference for applied statisticians and practitioners whoseek a review of nonparametric methods and their relevantapplications. The book is also an ideal textbook forupper-undergraduate and first-year graduate courses in appliednonparametric statistics.

Wenn Gott würfelt oder Wie der Zufall unser Leben bestimmt

Author: Leonard Mlodinow

Publisher: N.A

ISBN: 9783499625510

Category: Chance

Page: 317

View: 1924

An irreverent look at how randomness influences our lives, and how our successes and failures are far more dependent on chance events than we recognize.

The Fitness of Information

Quantitative Assessments of Critical Evidence

Author: Chaomei Chen

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1118594207

Category: Mathematics

Page: 288

View: 2963

Theories and practices to assess critical information in acomplex adaptive system Organized for readers to follow along easily, The Fitness ofInformation: Quantitative Assessments of Critical Evidenceprovides a structured outline of the key challenges in assessingcrucial information in a complex adaptive system. Illustrating avariety of computational and explanatory challenges, the bookdemonstrates principles and practical implications of exploring andassessing the fitness of information in an extensible framework ofadaptive landscapes. The book’s first three chapters introduce fundamentalprinciples and practical examples in connection to the nature ofaesthetics, mental models, and the subjectivity of evidence. Inparticular, the underlying question is how these issues can beaddressed quantitatively, not only computationally but alsoexplanatorily. The next chapter illustrates how one can reduce thelevel of complexity in understanding the structure and dynamics ofscientific knowledge through the design and use of the CiteSpacesystem for visualizing and analyzing emerging trends in scientificliterature. The following two chapters explain the concepts ofstructural variation and the fitness of information in a frameworkthat builds on the idea of fitness landscape originally introducedto study population evolution. The final chapter presents adual-map overlay technique and demonstrates how it supports avariety of analytic tasks for a new type of portfolioanalysis. The Fitness of Information: Quantitative Assessments of CriticalEvidence also features: In-depth case studies and examples that characterizefar-reaching concepts, illustrate underlying principles, anddemonstrate profound challenges and complexities at various levelsof analytic reasoning Wide-ranging topics that underline the common theme, from thesubjectivity of evidence in criminal trials to detecting earlysigns of critical transitions and mechanisms behind radicalpatents An extensible and unifying framework for visual analytics bytransforming analytic reasoning tasks to the assessment of criticalevidence The Fitness of Information: Quantitative Assessments of CriticalEvidence is a suitable reference for researchers, analysts, andpractitioners who are interested in analyzing evidence and makingdecisions with incomplete, uncertain, and even conflictinginformation. The book is also an excellent textbook forupper-undergraduate and graduate-level courses on visual analytics,information visualization, and business analytics and decisionsupport systems.

Multivariate Statistical Analysis in Geography

A Primer on the General Linear Model

Author: Ronald John Johnston

Publisher: Longman Publishing Group

ISBN: 9780582486775

Category: Science

Page: 280

View: 3659

A Primer on Experiments with Mixtures

Author: John A. Cornell

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 0470907428

Category: Mathematics

Page: 372

View: 3548

The concise yet authoritative presentation of key techniques for basic mixtures experiments Inspired by the author's bestselling advanced book on the topic, A Primer on Experiments with Mixtures provides an introductory presentation of the key principles behind experimenting with mixtures. Outlining useful techniques through an applied approach with examples from real research situations, the book supplies a comprehensive discussion of how to design and set up basic mixture experiments, then analyze the data and draw inferences from results. Drawing from his extensive experience teaching the topic at various levels, the author presents the mixture experiments in an easy-to-follow manner that is void of unnecessary formulas and theory. Succinct presentations explore key methods and techniques for carrying out basic mixture experiments, including: Designs and models for exploring the entire simplex factor space, with coverage of simplex-lattice and simplex-centroid designs, canonical polynomials, the plotting of individual residuals, and axial designs Multiple constraints on the component proportions in the form of lower and/or upper bounds, introducing L-Pseudocomponents, multicomponent constraints, and multiple lattice designs for major and minor component classifications Techniques for analyzing mixture data such as model reduction and screening components, as well as additional topics such as measuring the leverage of certain design points Models containing ratios of the components, Cox's mixture polynomials, and the fitting of a slack variable model A review of least squares and the analysis of variance for fitting data Each chapter concludes with a summary and appendices with details on the technical aspects of the material. Throughout the book, exercise sets with selected answers allow readers to test their comprehension of the material, and References and Recommended Reading sections outline further resources for study of the presented topics. A Primer on Experiments with Mixtures is an excellent book for one-semester courses on mixture designs and can also serve as a supplement for design of experiments courses at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a suitable reference for practitioners and researchers who have an interest in experiments with mixtures and would like to learn more about the related mixture designs and models.

An Introduction to Statistical Concepts

Third Edition

Author: Debbie L Hahs-Vaughn,Richard G Lomax

Publisher: Routledge

ISBN: 1136490124

Category: Psychology

Page: 840

View: 3381

This comprehensive, flexible text is used in both one- and two-semester courses to review introductory through intermediate statistics. Instructors select the topics that are most appropriate for their course. Its conceptual approach helps students more easily understand the concepts and interpret SPSS and research results. Key concepts are simply stated and occasionally reintroduced and related to one another for reinforcement. Numerous examples demonstrate their relevance. This edition features more explanation to increase understanding of the concepts. Only crucial equations are included. In addition to updating throughout, the new edition features: New co-author, Debbie L. Hahs-Vaughn, the 2007 recipient of the University of Central Florida's College of Education Excellence in Graduate Teaching Award. A new chapter on logistic regression models for today's more complex methodologies. More on computing confidence intervals and conducting power analyses using G*Power. Many more SPSS screenshots to assist with understanding how to navigate SPSS and annotated SPSS output to assist in the interpretation of results. Extended sections on how to write-up statistical results in APA format. New learning tools including chapter-opening vignettes, outlines, and a list of key concepts, many more examples, tables, and figures, boxes, and chapter summaries. More tables of assumptions and the effects of their violation including how to test them in SPSS. 33% new conceptual, computational, and all new interpretative problems. A website that features PowerPoint slides, answers to the even-numbered problems, and test items for instructors, and for students the chapter outlines, key concepts, and datasets that can be used in SPSS and other packages, and more. Each chapter begins with an outline, a list of key concepts, and a vignette related to those concepts. Realistic examples from education and the behavioral sciences illustrate those concepts. Each example examines the procedures and assumptions and provides instructions for how to run SPSS, including annotated output, and tips to develop an APA style write-up. Useful tables of assumptions and the effects of their violation are included, along with how to test assumptions in SPSS. 'Stop and Think' boxes provide helpful tips for better understanding the concepts. Each chapter includes computational, conceptual, and interpretive problems. The data sets used in the examples and problems are provided on the web. Answers to the odd-numbered problems are given in the book. The first five chapters review descriptive statistics including ways of representing data graphically, statistical measures, the normal distribution, and probability and sampling. The remainder of the text covers inferential statistics involving means, proportions, variances, and correlations, basic and advanced analysis of variance and regression models. Topics not dealt with in other texts such as robust methods, multiple comparison and nonparametric procedures, and advanced ANOVA and multiple and logistic regression models are also reviewed. Intended for one- or two-semester courses in statistics taught in education and/or the behavioral sciences at the graduate and/or advanced undergraduate level, knowledge of statistics is not a prerequisite. A rudimentary knowledge of algebra is required.

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