Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
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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.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993428
Category:
Page: 138
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Wenn Sie programmieren konnen, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einfuhrung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestutzt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchfuhren konnen. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch fuhrt Sie anhand eines durchgangigen Fallbeispiels durch eine vollstandige Datenanalyse -- von der Datensammlung uber die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmoglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie uber das Schreiben und Testen von Code ein Verstandnis fur die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Uberprufen 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 zuganglich sind. Lernen Sie etwas uber Themen, die in Einfuhrungen ublicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise uber die Bayessche Schatzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Think Stats


Author: Allen B. Downey
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1491907371
Category: Computers
Page: 226
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If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge, using tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python. By working with a single case study throughout this thoroughly revised book, you’ll learn the entire process of exploratory data analysis—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. You’ll explore distributions, rules of probability, visualization, and many other tools and concepts. New chapters on regression, time series analysis, survival analysis, and analytic methods will enrich your discoveries. Develop an understanding of probability and statistics by writing and testing code Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically Import data from most sources with Python, rather than rely on data that’s cleaned and formatted for statistics tools Use statistical inference to answer questions about real-world data

Think Stats


Author: Allen Downey
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1449307116
Category: Computers
Page: 119
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Shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python -- Back cover.

Programmieren lernen mit Python


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868999477
Category: Computers
Page: 312
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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Factfulness

Wie wir lernen, die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist
Author: Hans Rosling,Anna Rosling Rönnlund,Ola Rosling
Publisher: Ullstein Buchverlage
ISBN: 3843717451
Category: Science
Page: 350
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Es wird alles immer schlimmer, eine schreckliche Nachricht jagt die andere: Die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Es gibt immer mehr Kriege, Gewaltverbrechen, Naturkatastrophen. Viele Menschen tragen solche beängstigenden Bilder im Kopf. Doch sie liegen damit grundfalsch. Unser Gehirn verführt uns zu einer dramatisierenden Weltsicht, die mitnichten der Realität entspricht, wie der geniale Statistiker und Wissenschaftler Hans Rosling erklärt. Wer das Buch gelesen hat, wird • ein sicheres, auf Fakten basierendes Gerüst besitzen, um die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist • die zehn gängigsten Arten von aufgebauschten Geschichten erkennen • bessere Entscheidungen treffen können • wahre Factfulness erreichen – jene offene, neugierige und entspannte Geisteshaltung, in der Sie nur noch Ansichten teilen und Urteile fällen, die auf soliden Fakten basieren

Data Science für Dummies


Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Category: Mathematics
Page: 382
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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Metadata Standards and Web Services in Libraries, Archives, and Museums: An Active Learning Resource

An Active Learning Resource
Author: Erik Mitchell
Publisher: ABC-CLIO
ISBN: 1610694503
Category: Language Arts & Disciplines
Page: 290
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Metadata in library information environments is evolving rapidly. This book provides readers with a set of tools for designing, developing, and implementing metadata-rich information systems while also examining the challenges and opportunities in this field. • Takes a cross-disciplinary approach to the issues, trends, and technologies relevant in information communities such as libraries, archives, and museums • Presents grounded instruction that makes no assumptions about the technical expertise of the reader—perfect for new graduate students • Provides structured learning activities that dovetail theoretical learning with the acquisition of hands-on and technical understanding that is essential for real-world success in metadata and information system design

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Aufklärung jetzt

Für Vernunft, Wissenschaft, Humanismus und Fortschritt. Eine Verteidigung
Author: Steven Pinker
Publisher: S. Fischer Verlag
ISBN: 3104030685
Category: Philosophy
Page: 736
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Eine leidenschaftliche Antithese zum üblichen Kulturpessimismus und ein engagierter Widerspruch zu dem weitverbreiteten Gefühl, dass die Moderne dem Untergang geweiht ist. Hass, Populismus und Unvernunft regieren die Welt, Wissenschaftsfeindlichkeit macht sich breit, Wahrheit gibt es nicht mehr: Wer die Schlagzeilen von heute liest, könnte so denken. Doch Bestseller-Autor Steven Pinker zeigt, dass das grundfalsch ist. Er hat die Entwicklung der vergangenen Jahrhunderte gründlich untersucht und beweist in seiner fulminanten Studie, dass unser Leben stetig viel besser geworden ist. Heute leben wir länger, gesünder, sicherer, glücklicher, friedlicher und wohlhabender denn je, und nicht nur in der westlichen Welt. Der Grund: die Aufklärung und ihr Wertesystem. Denn Aufklärung und Wissenschaft bieten nach wie vor die Basis, um mit Vernunft und im Konsens alle Probleme anzugehen. Anstelle von Gerüchten zählen Fakten, anstatt überlieferten Mythen zu glauben baut man auf Diskussion und Argumente. Anschaulich und brillant macht Pinker eines klar: Vernunft, Wissenschaft, Humanismus und Fortschritt sind weiterhin unverzichtbar für unser Wohlergehen. Ohne sie wird die Welt auf keinen Fall zu einem besseren Ort für uns alle. »Mein absolutes Lieblingsbuch aller Zeiten.« Bill Gates

Verletzlichkeit macht stark

Wie wir unsere Schutzmechanismen aufgeben und innerlich reich werden
Author: Brené Brown
Publisher: Kailash Verlag
ISBN: 3641106788
Category: Self-Help
Page: 336
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Selbstliebe statt Perfektionismus In einer Welt, in der die Furcht zu versagen zur zweiten Natur geworden ist, erscheint Verletzlichkeit als gefährlich. Doch das Gegenteil ist der Fall: Die renommierte Psychologin Brené Brown zeigt, dass Verletzlichkeit der Ort ist, wo Liebe, Zugehörigkeit, Freude und Kreativität entstehen. Unter ihrer behutsamen Anleitung erforschen wir unsere Ängste und entwickeln eine machtvolle neue Vision, die uns ermutigt, Großes zu wagen.

Think Stats

プログラマのための統計入門
Author: アレン・B. ダウニー
Publisher: N.A
ISBN: 9784873117355
Category:
Page: 247
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「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで人気を博した第1版に大幅な加筆を行い、全面的に書き換えた改訂版です。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。実際に手を動かしながら統計が学べる、という第1版の長所はそのままに、Anaconda、pandas、IPython Notebookといったツールやライブラリを使った統計手法を示すほか、仮説検定、回帰、時系列分析、生存分析などについて新たな章を追加し内容を充実させました。例題、演習問題をGitHubに掲載。プログラマのための統計入門の決定版です。

Think Like a Programmer - Deutsche Ausgabe

Typische Programmieraufgaben kreativ lösen am Beispiel von C++
Author: V. Anton Spraul
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3826692780
Category: Computers
Page: 304
View: 3196

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Typische Programmieraufgaben kreativ lösen am Beispiel von C++ Von der Aufgabe zur Lösung – so gehen Sie vor Probleme analysieren und schrittweise bearbeiten Systematisches Vorgehen lernen und anwenden Aus dem Inhalt: Strategien zur Problemlösung Eingabeverarbeitung Statusverfolgung Arrays Zeiger und dynamische Speicherverwaltung Klassen Rekursion Wiederverwendung von Code Rekursive und iterative Programmierung Denken wie ein Programmierer Die Herausforderung beim Programmieren besteht nicht im Erlernen der Syntax einer bestimmten Sprache, sondern in der Fähigkeit, auf kreative Art Probleme zu lösen. In diesem einzigartigen Buch widmet sich der Autor V. Anton Spraul genau jenen Fähigkeiten, die in normalen Lehrbüchern eher nicht behandelt werden: die Fähigkeit, wie ein Programmierer zu denken und Aufgaben zu lösen. In den einzelnen Kapiteln behandelt er jeweils verschiedene Programmierkonzepte wie beispielsweise Klassen, Zeiger und Rekursion, und fordert den Leser mit erweiterbaren Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten auf. Sie lernen unter anderem: Probleme in diskrete Einzelteile zerlegen, die sich leichter lösen lassen Funktionen, Klassen und Bibliotheken möglichst effizient nutzen und wiederholt verwenden die perfekte Datenstruktur für eine Aufgabenstellung auswählen anspruchsvollere Programmiertechniken wie Rekursion und dynamischen Speicher einsetzen Ihre Gendanken ordnen und Strategien entwickeln, um bestimmte Problemkategorien in Angriff zu nehmen Die Beispiele im Buch werden mit C++ gelöst, die dargestellten kreativen Problemlösungskonzepte gehen aber weit über die einzelnen Programmiersprachen und oft sogar über den Bereich der Informatik hinaus. Denn wie die fähigsten Programmierer wissen, handelt es sich beim Schreiben herausragender Quelltexte um kreative Kunst und der erste Schritt auf dem Weg zum eigenen Meisterwerk besteht darin, wie ein Programmierer zu denken. Über den Autor: V. Anton Spraul hat über 15 Jahre lang Vorlesungen über die Grundlagen der Programmierung und Informatik gehalten. In diesem Buch fasst er die von ihm dabei perfektionierten Verfahren zusammen. Er ist auch Autor von »Computer Science Made Simple«.

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!

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Category: Computers
Page: 552
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Naked Economics

Entdecken Sie Ihre Liebe zur Ökonomie
Author: Charles Wheelan
Publisher: VCH
ISBN: 9783527506125
Category:
Page: 410
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Warum zahlt der Mann, der im Flugzeug neben Ihnen sitzt, so viel mehr für seinen Sitzplatz (oder auch viel weniger), obwohl er doch dieselbe Strecke zurücklegt und dasselbe Essen serviert bekommt? Was haben Finanzmärkte und Investmentstrategien mit einer Diät gemeinsam? Welchen Platz und Nutzen haben staatliche Einflussnahmen in der ökonomischen Realität der freien Marktwirtschaft? Welche Rolle spielen die amerikanische Fed und verwandte Institutionen wie die Europäische Zentralbank in Bezug auf Inflation und Wirtschaftswachstum? Täglich begegnen uns solche und andere wirtschaftliche Phänomene und häufig stoßen wir an unsere Grenzen, wenn es darum geht, die aufgeworfenen Fragen zu beantworten. Dieses Buch führt Sie durch die wichtigsten Konzepte der Wirtschaft und stellt sie bar der mathematischen Komplexität auf so intuitive und unterhaltsame Weise dar, dass Sie es nicht mehr aus der Hand legen wollen. Ein Buch, das zugleich unterhält, lehrt und provoziert.

Statistik für Dummies


Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: Wiley-VCH
ISBN: 9783527701087
Category: Mathematics
Page: 356
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Entdecken Sie mit Statistik für Dummies Ihren Spaß an der Statistik und werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der so beliebten Manipulation von Zahlenmaterial! Deborah Rumsey zeigt Ihnen das nötige statistische Handwerkszeug wie Stichprobe, Wahrscheinlichkeit, Bias, Median, Durchschnitt und Korrelation. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten von statistischem Material kennen und werden über die unterschiedlichen Methoden der Auswertung erstaunt sein. Schärfen Sie mit diesem Buch Ihr Bewusstsein für Zahlen und deren Interpretation, so dass Ihnen keiner mehr etwas vormachen kann!