Das Buch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund – unterstützt durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren.

Einführung.- Univariate Deskription und Exploration von Daten.- Multivariate Deskription und Exploration.- Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Diskrete Zufallsvariablen.- Stetige Zufallsvariablen.- Mehr über Zufallsvariablen und Verteilungen.- Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- Parameterschätzung.- Testen von Hypothesen.- Spezielle Testprobleme.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Zeitreihen.- Einführung in R.

Das Buch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund – unterstützt durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren. Hervorhebungen am Rand erhöhen dabei die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die vorliegende 8. Auflage wurden bisher verwendete Anwendungsbeispiele und Datensätze aktualisiert sowie weitere Beispiele und exemplarische R-Codes hinzugefügt. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden.Die AutorenProf. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München und ist inzwischen emeritiert. Prof. Dr. Christian Heumann studierte, promovierte und habilitierte an der LMU München und ist Professor am Institut für Statistik der LMU München.Dr. Rita Künstler studierte Statistik mit Anwendungsgebieten Psychologie und Soziologie an der LMU München. Anschließend arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin und promovierte am Institut für Statistik an der LMU.Prof. Dr. Iris Pigeot war Dozentin für Statistik in Dortmund und Mainz sowie Professorin an der LMU in München. Sie ist nun Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS.Prof. Dr. Gerhard Tutz war nach seinem Studium der Mathematik, Physik und Psychologie zunächst Assistent an der Universität Regensburg. Anschließend war er Professor an der LMU in München sowie der TU Berlin, bevor er an das Institut für Statistik an der LMU München zurückkehrte.

Besonders hervorzuheben: “- umfassende Darstellung der für eine einführende Statistiklehrveranstaltung relevanten Themen … - zusätzliche, fortgeschrittenere Themen - Formatierung und Struktur, z.B. mit den Orientierungshilfen am Rand sowie den wichtigen Sätzen/Definitionen, die sich deutlich vom Fließtext abheben.” (DI Gerhard Spindelberger, Wirtschaftsmathematik 2, Fachhochschule Oberösterreich, Steyr)“Ein rundum und ohne Einschränkung empfehlenswertes Buch als Einführung in die Statistik.”Besonders hervorzuheben: “Dieses Buch gefällt mir rundum sehr gut und ich werde es meinen Studierenden als weitere Pflichtlektüre benennen. Insbesondere auch Hinweise zur praktische Umsetzung von statistischen Fragestellungen mittels R gefällt mir besonders gut; ein wichtiger Schritt um die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen.” (Prof. Dr. rer.nat. Martin Severin, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Ulm)“Gute, aktuelle und auch praxisbezogeneEinführung in die Statistik.”Besonders hervorzuheben: “Gut, aktuell und eben auch praxisbezogen.” (Dr. Alexander Preuß, Fachbereich Wirtschaft & Medien, Hochschule Fresenius, Hamburg)

DER Klassiker unter den Statistik-Lehrbüchern, jetzt als Neuauflage Vollständig aktualisierte bzw. neue Beispiele, basierend auf realen Daten Daten und R-Codes stehen online zur Verfügung Includes supplementary material: sn.pub/extras