Causal Inference in Statistics

A Primer
Author: Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P. Jewell
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119186854
Category: Mathematics
Page: 160
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Many of the concepts and terminology surrounding modern causal inference can be quite intimidating to the novice. Judea Pearl presents a book ideal for beginners in statistics, providing a comprehensive introduction to the field of causality. Examples from classical statistics are presented throughout to demonstrate the need for causality in resolving decision-making dilemmas posed by data. Causal methods are also compared to traditional statistical methods, whilst questions are provided at the end of each section to aid student learning.

Basiswissen Medizinische Statistik


Author: Christel Weiß
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642342612
Category: Medical
Page: 336
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Wie gut wirkt ein Medikament? Wie führt man eine Studie durch? Oder wie lassen sich die charakteristischen Eigenschaften einer Datenreihe beschreiben? Die Medizinische Statistik hilft, Daten zu strukturieren, Zusammenhänge aufzudecken und Ergebnisse zu interpretieren. Und dabei müssen weder Formeln auswendig gelernt noch hergeleitet werden – die Grundlagen sind viel einfacher zu verstehen, als oftmals vermutet wird. Im Basiswissen werden dabei Zusammenhänge an einfachen Beispielen erklärt, ein Überblick über klinische und epidemiologische Studien gegeben und Inhalte, die über das Prüfungswissen hinausgehen, sind markiert. Zusammenfassungen am Kapitelende heben das Wichtigste hervor und das Glossar Englisch–Deutsch ist ideal, um englische Paper und Statistiksoftware besser zu verstehen. Zur Prüfungsvorbereitung oder als Nachschlagewerk für Studenten, aber auch für Ärzte.

Medizinische Statistik


Author: Hans J. Trampisch,Jürgen Windeler
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 364256996X
Category: Mathematics
Page: 376
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"Statistiken sind merkwürdige Dinge ...", dies wird so mancher Mediziner denken, wenn er sich mit der Biometrie befaßt. Sei es im Rahmen seiner Ausbildung oder im Zuge wissenschaftlicher oder klinischer Studien, Kenntnisse der Statistik und Mathematik sind unentbehrlich für die tägliche Arbeit des Mediziners. Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Mediziner systematisch an biometrische Terminologie und Arbeitsmethoden heranzuführen, um ihn schließlich mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechung vertraut zu machen. Nach der Lektüre dieses Buches hält der Leser ein Werkzeug in den Händen, das ihm bei der Lösung medizinscher Fragestellungen hilft ebenso wie bei der Beschreibung von Ergebnissen wissenschaftlicher Studien und natürlich bei der Doktorarbeit!

Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller
Author: Nate Silver
Publisher: Heyne Verlag
ISBN: 3641112702
Category: Business & Economics
Page: 656
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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik


Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Category: Mathematics
Page: 512
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Die Ordnung der Zeit


Author: Carlo Rovelli
Publisher: Rowohlt Verlag GmbH
ISBN: 3644000751
Category: Science
Page: 192
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Leben wir in der Zeit oder lebt die Zeit vielleicht nur in uns? Alle theoretischen Physiker von Weltrang, die den großen und kleinen Kräften des Universums nachspüren, beschäftigen sich immer wieder mit der entscheidenden Frage, was Zeit ist. Wenn ihre großen Modelle die Zeit zur Erklärung des Elementaren nicht mehr brauchen, wie kommt es dann, dass sie für unser Leben so wichtig ist? Geht es wirklich ohne sie? Carlo Rovelli gibt in diesem Buch überraschende Antworten. Er nimmt uns mit auf eine Reise durch unsere Vorstellungen der von der Zeit und spürt ihren Regeln und Rätseln nach. Ein großes, packend geschriebenes Lese-Abenteuer, ein würdiger Nachfolger des Welt-Bestsellers "Sieben kurze Lektionen über Physik".

Ökonometrie für Dummies


Author: Roberto Pedace
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527801529
Category: Business & Economics
Page: 388
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?konometrie; nicht nur der Begriff ist etwas sperrig, auch die Inhalte erschlie?en sich nicht jedem sofort. Wichtig und interessant ist sie aber trotzdem. Roberto Pedace erkl?rt Ihnen, worum es in der ?konometrie geht, wie Sie Test-Hypothesen aufstellen und vieles mehr. Er erl?utert, wie Sie mit Regressionsmodellen arbeiten und mit diskreten und abh?ngigen Variablen umgehen. Gegen Ende des Buches geht er ?ber die Basismodelle hinaus und f?hrt Sie in statische und dynamische Modelle sowie die Kunst der Vorhersagen ein.

Stochastik

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Author: Hans-Otto Georgii
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110386860
Category: Mathematics
Page: 448
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Due to the extremely positive reception of this textbook, it is now being published in its 5th edition. The book provides an introduction to the key ideas and elements of probability theory and statistics. Stochastic concepts, models, and methods are highlighted through typical application examples, then analyzed theoretically and systematically explored.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python
Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Category: Computers
Page: 232
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

R in a Nutshell


Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Category: Computers
Page: 768
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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.

Panelanalyse

Grundlagen, Techniken, Beispiele
Author: Uwe Engel,Jost Reinecke
Publisher: Walter de Gruyter
ISBN: 3110857200
Category: Social Science
Page: 336
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Die Methodologie der wissenschaftlichen Forschungsprogramme


Author: Imre Lakatos
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 366308082X
Category: Technology & Engineering
Page: 255
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Royal Society, betrachtet die Hexentheorie als das Musterbeispiel empirischen Denkens. Wir müssen das empirische Denken definieren, ehe wir mit Hume anfangen, Bücher zu verbren nen. Das wissenschaftliche Denken konfrontiert die Theorien mit den Tatsachen; und eine der Hauptbedingungen dabei ist, daß die Theorien von den Tatsachen gestützt sein müs sen. Wie ist das nun des genaueren möglich? Darauf sind mehrere verschiedene Antworten vorgeschlagen worden. Newton selbst glaubte, seine Gesetze aufgrundder Tatsachen bewiesen zu haben. Er war stolz darauf, keine bloßen Hypothesen anzubieten; er veröffentlichte nur Theorien, die aufgrundder Tatsa chen bewiesen waren. Und zwar behauptete er, seine Gesetze aus den Keplerschen 'Erschei nungen' abgeleitet zu haben. Doch das war Unsinn, denn nach Kepler bewegten sich die Plane ten in Ellipsen, nach Newton aber wäre das nur richtig, wenn die Planeten nicht gegenseitig ihre Bewegung stören würden, und eben dies tun sie. Daher mußte Newton eine Störungstheo rie entwickeln, nach der sich kein Planet auf einer Ellipse bewegt. Heute kann man leicht zeigen, daß sich kein Naturgesetz aus endlich vielen Tatsa chen schlüssig ableiten läßt; doch man liest immer noch, wissenschaftliche Theorien würden aufgrundder Tatsachen bewiesen. Woher kommt diese hartnäckige Sperre gegen die elemen tare Logik? Das läßt sich sehr einleuchtend erklären. Die Wissenschaftler möchten ihren Theorien Achtung verschaffen, sie sollen die Bezeichnung 'Wissenschaft' verdienen, also echte Erkenntnis sein. Nun bezog sich im 17. Jahrhundert, als die Wissenschaft entstand, die wichtigste Erkenntnis auf Gott und den Teufel, auf Himmel und Hölle.

Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives


Author: Donald B. Rubin,Andrew Gelman,Xiao-Li Meng
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470090435
Category: Mathematics
Page: 407
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This book brings together a collection of articles onstatistical methods relating to missing data analysis, includingmultiple imputation, propensity scores, instrumental variables, andBayesian inference. Covering new research topicsand real-world examples which do not feature in manystandard texts. The book is dedicated to Professor Don Rubin(Harvard). Don Rubin has made fundamental contributions tothe study of missing data. Key features of the book include: Comprehensive coverage of an imporant area for both researchand applications. Adopts a pragmatic approach to describing a wide range ofintermediate and advanced statistical techniques. Covers key topics such as multiple imputation, propensityscores, instrumental variables and Bayesian inference. Includes a number of applications from the social and healthsciences. Edited and authored by highly respected researchers in thearea.

Reguläre Ausdrücke Kochbuch


Author: Jan Goyvaerts,Steven Levithan
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897219573
Category: Computer programming
Page: 519
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Fur Entwickler, die regelmaig mit Texten arbeiten, sind regulare Ausdrucke so lebensnotwendig wie die Luft zum Atmen. Doch wer sich nur oberflachlich mit diesem Hilfsmittel auskennt, gerat leicht in unangenehme Situationen. Selbst erfahrene Programmierer haben immer wieder mit schlechter Performance, falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen und unerklarlichen Fehlern zu kampfen. Dieses Kochbuch schafft Abhilfe: Anhand von uber 100 Rezepten fur C#, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby und VB.NET lernen Sie, wie Sie regulare Ausdrucke gekonnte einsetzen, typische Fallen umgehen und so viel wertvolle Zeit sparen. Mit Tutorial fur Anfanger: Falls Sie noch nicht - oder nur wenig - mit regularen Ausdrucken gearbeitet haben, dienen Ihnen die ersten Kapitel dieses Buchs als Tutorial, das Sie mit den Grundlagen der Regexes und empfehlenswerten Tools vertraut macht. So sind Sie fur die komplexeren Beispiele in den darauf folgenden Kapiteln bestens gerustet. Tricks und Ideen fur Profis: Auch erfahrene Regex-Anwender kommen ganz auf ihre Kosten: Jan Goyvaerts und Steven Levithan, zwei anerkannte Groen im Bereich regulare Ausdrucke, gewahren tiefe Einblicke in ihren Erfahrungsschatz und uberraschen mit eleganten Losungen fur fast jede denkbare Herausforderung. Deckt die unterschiedlichen Programmiersprachen ab: In allen Rezepten werden Regex-Optionen sowie Varianten fur die verschiedenen Programmier- und Skriptsprachen aufgezeigt. Damit lassen sich sprachenspezifische Bugs sicher vermeiden.

Converting Data into Evidence

A Statistics Primer for the Medical Practitioner
Author: Alfred DeMaris,Steven H. Selman
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461477921
Category: Medical
Page: 221
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Converting Data into Evidence: A Statistics Primer for the Medical Practitioner provides a thorough introduction to the key statistical techniques that medical practitioners encounter throughout their professional careers. These techniques play an important part in evidence-based medicine or EBM. Adherence to EBM requires medical practitioners to keep abreast of the results of medical research as reported in their general and specialty journals. At the heart of this research is the science of statistics. It is through statistical techniques that researchers are able to discern the patterns in the data that tell a clinical story worth reporting. The authors begin by discussing samples and populations, issues involved in causality and causal inference, and ways of describing data. They then proceed through the major inferential techniques of hypothesis testing and estimation, providing examples of univariate and bivariate tests. The coverage then moves to statistical modeling, including linear and logistic regression and survival analysis. In a final chapter, a user-friendly introduction to some newer, cutting-edge, regression techniques will be included, such as fixed-effects regression and growth-curve modeling. A unique feature of the work is the extensive presentation of statistical applications from recent medical literature. Over 30 different articles are explicated herein, taken from such journals. With the aid of this primer, the medical researcher will also find it easier to communicate with the statisticians on his or her research team. The book includes a glossary of statistical terms for easy access. This is an important reference work for the shelves of physicians, nurses, nurse practitioners, physician’s assistants, medical students, and residents.