Data Analysis

A Model Comparison Approach To Regression, ANOVA, and Beyond, Third Edition

Author: Charles M. Judd,Gary H. McClelland,Carey S. Ryan

Publisher: Routledge

ISBN: 1317591216

Category: Psychology

Page: 378

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Data Analysis: A Model Comparison Approach to Regression, ANOVA, and Beyond is an integrated treatment of data analysis for the social and behavioral sciences. It covers all of the statistical models normally used in such analyses, such as multiple regression and analysis of variance, but it does so in an integrated manner that relies on the comparison of models of data estimated under the rubric of the general linear model. ? Data Analysis also describes how the model comparison approach and uniform framework can be applied to models that include product predictors (i.e., interactions and nonlinear effects) and to observations that are nonindependent. Indeed, the analysis of nonindependent observations is treated in some detail, including models of nonindependent data with continuously varying predictors as well as standard repeated measures analysis of variance. This approach also provides an integrated introduction to multilevel or hierarchical linear models and logistic regression. Finally, Data Analysis provides guidance for the treatment of outliers and other problematic aspects of data analysis. It is intended for advanced undergraduate and graduate level courses in data analysis and offers an integrated approach that is very accessible and easy to teach. ? Highlights of the third edition include: a new chapter on logistic regression; expanded treatment of mixed models for data with multiple random factors; updated examples; an enhanced website with PowerPoint presentations and other tools that demonstrate the concepts in the book; exercises for each chapter that highlight research findings from the literature; data sets, R code, and SAS output for all analyses; additional examples and problem sets; and test questions.

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Author: Sebastian Raschka

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958454240

Category: Computers

Page: 424

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Statistik für Dummies

Author: Deborah J. Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527692762

Category: Education

Page: 355

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Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch nï¿1⁄2tzliches Thema. Deborah Rumsey erklï¿1⁄2rt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erlï¿1⁄2utert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmï¿1⁄2glichkeiten von statistischem Material kennen und erfahren, wie Sie Ihre Ergebnisse richtig auswerten. Egal ob Mittelwert, Bias, Standardabweichung oder Konfidenzintervall, schon bald kann Ihnen keiner mehr etwas vormachen.


Einführung in die moderne Datenanalyse

Author: Achim Bühl

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827373328

Category: SPSS (Computer system)

Page: 888

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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.

Applied Multivariate Statistics with SAS Software, Second Edition

Author: Ravindra Khattree,Dayanand N. Naik

Publisher: SAS Institute

ISBN: 9781590476390

Category: Computers

Page: 368

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The authors' approach to the information aids professors, researchers, and students in a variety of disciplines and industries. Extensive SAS code and the corresponding output accompany sample problems, and clear explanations of the various SAS procedures are included. Emphasis is on correct interpretation of the output to draw meaningful conclusions. Featuring both the theoretical and the practical, topics covered include multivariate analysis of experimental data and repeated measures data, graphical representation of data including biplots, and multivariate regression. In addition, a quick introduction to the IML procedure with special reference to multivariate data is available in an appendix. SAS programs and output integrated with the text make it easy to read and follow the examples. High-resolution graphs have been used in this new edition.

SAS System for Regression

Third Edition

Author: Rudolf J. Freud, Ph.D., Ramon C. Littell, Ph.D.

Publisher: SAS Institute

ISBN: 9781599941417

Category: Computers

Page: 264

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Learn to perform a wide variety of regression analyses using SAS software with this example-driven favorite from SAS Publishing. With SAS System for Regression, Third Edition, you will learn the basics of performing regression analyses using a wide variety of models including nonlinear models. Other topics include performing linear regression analyses using PROC REG and diagnosing and providing remedies for data problems, including outliers and multicollinearity. Examples feature numerous SAS procedures including REG, PLOT, GPLOT, NLIN, RSREG, AUTOREG, PRINCOMP, and others. Authors Rudolf Freund and Ramon Littell supply a helpful discussion of theory where necessary. Some knowledge of both regression and SAS are assumed. The updated third edition includes revisions, updated material, and new material. You'll find information on using SAS/INSIGHT software, regression with a binary response with emphasis on PROC LOGISTIC, and nonparametric regression (smoothing) using moving averages and PROC LOESS. Additionally, updated material throughout the book includes high-resolution PROC REG graphics output, data sets by the OUTEST option described and illustrated, and using PROC SCORE to predict another data set.

SAS for Mixed Models, Second Edition

Author: Ramon C. Littell, Ph.D.,George A. Milliken, Ph.D.,Walter W. Stroup, Ph.D.,Russell D. Wolfinger, Ph.D.,Oliver Schabenberger, Ph.D.

Publisher: SAS Institute

ISBN: 9781599940786

Category: Mathematics

Page: 828

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The indispensable, up-to-date guide to mixed models using SAS. Discover the latest capabilities available for a variety of applications featuring the MIXED, GLIMMIX, and NLMIXED procedures in SAS for Mixed Models, Second Edition, the comprehensive mixed models guide for data analysis, completely revised and updated for SAS 9 by authors Ramon Littell, George Milliken, Walter Stroup, Russell Wolfinger, and Oliver Schabenberger. The theory underlying the models, the forms of the models for various applications, and a wealth of examples from different fields of study are integrated in the discussions of these models: random effect only and random coefficients models; split-plot, multilocation, and repeated measures models; hierarchical models with nested random effects; analysis of covariance models; spatial correlation models; generalized linear mixed models; and nonlinear mixed models. Professionals and students with a background in two-way ANOVA and regression and a basic knowledge of linear models and matrix algebra will benefit from the topics covered. This book is part of the SAS Press program.

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.

Pharmaceutical Statistics Using SAS

A Practical Guide

Author: Alex Dmitrienko,Christy Chuang-Stein,Ralph B. D'Agostino

Publisher: SAS Institute

ISBN: 1599943573

Category: Computers

Page: 464

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Introduces a range of data analysis problems encountered in drug development and illustrates them using case studies from actual pre-clinical experiments and clinical studies. Includes a discussion of methodological issues, practical advice from subject matter experts, and review of relevant regulatory guidelines.

Primer of Applied Regression & Analysis of Variance, Third Edition

Author: Stanton A. Glantz,Bryan K. Slinker,Torsten B. Neilands

Publisher: McGraw Hill Professional

ISBN: 0071822445

Category: Medical

Page: 992

View: 8546

A textbook on the use of advanced statistical methods in healthcare sciences Primer of Applied Regression & Analysis of Variance is a textbook especially created for medical, public health, and social and environmental science students who need applied (not theoretical) training in the use of statistical methods. The book has been acclaimed for its user-friendly style that makes complicated material understandable to readers who do not have an extensive math background. The text is packed with learning aids that include chapter-ending summaries and end-of-chapter problems that quickly assess mastery of the material. Examples from biological and health sciences are included to clarify and illustrate key points. The techniques discussed apply to a wide range of disciplines, including social and behavioral science as well as health and life sciences. Typical courses that would use this text include those that cover multiple linear regression and ANOVA. Four completely new chapters Completely updated software information and examples

Wissenschaft und Methode

Author: Henri Poincaré

Publisher: N.A

ISBN: 9783936532319


Page: 240

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I. Forscher und Wissenschaftler: Die Auswahl der Tatsachen / Die Zukunft der Mathematik / Die mathematische Erfindung / Der Zufall II. Die mathematische Schlußweise: Die Relativität des Raumes / Die mathematischen Definitionen und der Unterricht / Mathematik und Logik / Die neue Logik / Die neuesten Arbeiten der Logistiker III. Die neue Mechanik: Mechanik und Radium / Mechanik und Optik / Die neue Mechanik und die Astronomie IV. Die Wissenschaft der Astronomie: Milchstraße und Gastheorie / Die Geodäsie in Frankreich Erläuternde Anmerkungen (von F. Lindemann) "Viele Mathematiker glauben, daß man die Mathematik auf die Gesetze der formalen Logik zurückführen kann. Unerhörte Anstrengungen wurden zu diesem Zwecke unternommen; zur Erreichung des bezeichneten Zieles scheute man sich z.B. nicht, die historische Ordnung in der Entstehung unserer Vorstellungen umzukehren, und man suchte das Endliche durch das Unendliche zu erklären. Für alle, welche das Problem ohne Voreingenommenheit angereifen, glaube ich im folgenden gezeigt zu haben, daß diesem Bestreben eine trügerische Illusion zugrunde liegt. Wie ich hoffe, wird der Leser die Wichtigkeit der Frage verstehen [...]." Henri Poincaré

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618072

Category: Computers

Page: 320

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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. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. 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.


Einführung in die moderne Datenanalyse unter Windows

Author: Achim Bühl,Peter Zöfel

Publisher: N.A

ISBN: 9783827371171

Category: SPSS (Electronic computer system)

Page: 744

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Leben in Metaphern

Konstruktion und Gebrauch von Sprachbildern

Author: George Lakoff,Mark Johnson

Publisher: N.A

ISBN: 9783896704870

Category: Concepts

Page: 272

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Metaphern sind integraler Bestandteil unserer alltäglichen Sprache, nicht bloß praktische oder rhethorische Mittel. Sie bestimmen unsere Wahrnehmung, unser Denken und Handeln und somit unsere Wirklichkeit. Die Lektüre dieses fesselnden und unterhaltsamen Buches führt dazu, dass man ganz neu über die Sprache und darüber, wie wir sie benutzen, denkt.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 9467

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.