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Faszination Statistik

E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
214 Seiten
Deutsch
Springer Berlin Heidelbergerschienen am24.10.20191. Aufl. 2019
Dieser Sammelband zeigt an ausgewählten Beispielen, wie spannend und vielfältig statistische Forschung sein kann. Ob es nun darum geht, hörgeschädigten Menschen einen guten Musikgenuss zu verschaffen, aus Texten sinnvolle quantitative Daten zu extrahieren oder Überschwemmungskatastrophen zu modellieren und damit besser in den Griff zu bekommen - die meisten in diesem Buch dargestellten Erkenntnisse sind nicht in Lehrbüchern zu finden, sie stammen direkt von der Forschungsfront und laden zum Staunen und Entdecken ein.
Auf Fachjargon und Formalismus wird bei der Darstellung so weit wie möglich verzichtet - das Buch richtet sich somit an jeden, der sich für das aktuelle Forschungsgeschehen im Bereich statistischer Anwendungen interessiert. Es ermöglicht einen unverdeckten Blick auf eine durch und durch faszinierende Wissenschaft - ohne dass die einzelnen Analysen bis ins Detail nachvollzogen werden müssen. Studierenden kann das Buch helfen, Begeisterung für statistische Fragestellungen und Methoden zu entwickeln, oder sogar Anregungen für die eigene Laufbahn geben.


Ein Großteil der Beiträge entstand an der Fakultät Statistik der TU Dortmund, der einzigen eigenständigen Statistik-Fakultät im ganzen deutschen Sprachgebiet, sowie darüber hinaus im Rahmen von an diese Fakultät angedockten DFG-Sonderforschungsbereichen.



Prof. Dr. Walter Krämer war Lehrstuhlinhaber sowie Fachgutachter für Statistik der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist als Sprecher eines Sonderforschungsbereiches in vielfacher Weise für die Statistik aktiv. Sein Lexikon der populären Irrtümer (mit Götz Trenkler) stand zwei Jahre auf der Spiegel Bestsellerliste, wurde in 20 Sprachen übersetzt und weltweit über 1 Million Mal verkauft.

Prof. Dr. Claus Weihs hat über 9 Jahre bei Ciba-Geigy in der Industrie gearbeitet und ist Professor für Computergestützte Statistik an der TU Dortmund. Seine Spezialgebiete sind Klassifikation, technische Statistik und Musikdatenanalyse.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR59,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR46,99

Produkt

KlappentextDieser Sammelband zeigt an ausgewählten Beispielen, wie spannend und vielfältig statistische Forschung sein kann. Ob es nun darum geht, hörgeschädigten Menschen einen guten Musikgenuss zu verschaffen, aus Texten sinnvolle quantitative Daten zu extrahieren oder Überschwemmungskatastrophen zu modellieren und damit besser in den Griff zu bekommen - die meisten in diesem Buch dargestellten Erkenntnisse sind nicht in Lehrbüchern zu finden, sie stammen direkt von der Forschungsfront und laden zum Staunen und Entdecken ein.
Auf Fachjargon und Formalismus wird bei der Darstellung so weit wie möglich verzichtet - das Buch richtet sich somit an jeden, der sich für das aktuelle Forschungsgeschehen im Bereich statistischer Anwendungen interessiert. Es ermöglicht einen unverdeckten Blick auf eine durch und durch faszinierende Wissenschaft - ohne dass die einzelnen Analysen bis ins Detail nachvollzogen werden müssen. Studierenden kann das Buch helfen, Begeisterung für statistische Fragestellungen und Methoden zu entwickeln, oder sogar Anregungen für die eigene Laufbahn geben.


Ein Großteil der Beiträge entstand an der Fakultät Statistik der TU Dortmund, der einzigen eigenständigen Statistik-Fakultät im ganzen deutschen Sprachgebiet, sowie darüber hinaus im Rahmen von an diese Fakultät angedockten DFG-Sonderforschungsbereichen.



Prof. Dr. Walter Krämer war Lehrstuhlinhaber sowie Fachgutachter für Statistik der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist als Sprecher eines Sonderforschungsbereiches in vielfacher Weise für die Statistik aktiv. Sein Lexikon der populären Irrtümer (mit Götz Trenkler) stand zwei Jahre auf der Spiegel Bestsellerliste, wurde in 20 Sprachen übersetzt und weltweit über 1 Million Mal verkauft.

Prof. Dr. Claus Weihs hat über 9 Jahre bei Ciba-Geigy in der Industrie gearbeitet und ist Professor für Computergestützte Statistik an der TU Dortmund. Seine Spezialgebiete sind Klassifikation, technische Statistik und Musikdatenanalyse.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783662605622
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatPDF
Format Hinweis1 - PDF Watermark
FormatE107
Erscheinungsjahr2019
Erscheinungsdatum24.10.2019
Auflage1. Aufl. 2019
Seiten214 Seiten
SpracheDeutsch
IllustrationenXXI, 214 S. 39 Abbildungen, 25 Abbildungen in Farbe.
Artikel-Nr.4935743
Rubriken
Genre9200

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1;Vorwort;5
2;Danksagung;8
3;Inhaltsverzeichnis;9
4;Autoren;15
5;Notation;19
6;Teil I Leben und Sterben;20
6.1;1 Warum leben Novemberkinder länger?;21
6.1.1;1.1 Was sagt uns das Datum der Geburt?;21
6.1.2;1.2 Daten und Fakten;22
6.1.3;1.3 Auf der Suche nach den Gründen;23
6.1.4;1.4 Die Bedeutung der Daten;26
6.1.5;1.5 Literatur;28
6.2;2 Wo wirken Medikamente im Körper? Eine systematische statistische Datenanalyse.;29
6.2.1;2.1 Pharmakokinetik und Vorklinik;29
6.2.2;2.2 Standardvorgehen bei der statistischen Datenanalyse;30
6.2.3;2.3 Die Verteilung von Medikamenten im Körper;31
6.2.4;2.4 Literatur;36
6.3;3Medikamentenstudien: Mit Statistik zur optimalen Dosis.;37
6.3.1;3.1 Die drei klinischen Testphasen;37
6.3.2;3.2 Die Optimierung von Phase 2;38
6.3.3;3.3 Auf den Versuchsplan kommt es an;40
6.3.4;3.4 Auf dem Weg zur praktischen Anwendung;41
6.3.5;3.5 Literatur;42
6.4;4Statistische Alarmsysteme in der Intensivmedizin;43
6.4.1;4.1 Alarme in der medizinischen Akutversorgung;43
6.4.2;4.2 Glättung als Teil der Datenvorverarbeitung;45
6.4.3;4.3 Gemeinsame Analyse der Merkmale;48
6.4.4;4.4 Validierung der Ergebnisse;50
6.4.5;4.5 Literatur;51
6.5;5Personalisierte Medizin:Wie Statistik hilft, nicht in der Datenflut zu ertrinken;52
6.5.1;5.1 Genetische Entscheidungshilfen in der Medizin;52
6.5.2;5.2 Wirksamkeit und Nebenwirkungen von Therapien;53
6.5.3;5.3 Suche nach genetischen Mustern;54
6.5.4;5.4 Statistische Kniffe;54
6.5.5;5.5 Medizinische Anwendung;56
6.5.6;5.6 Modelle für den Krankheitsfortschritt;56
6.5.7;5.7 Zusammenfassung;58
6.5.8;5.8 Literatur;58
6.6;6Mit Statistik demWirken der Gene auf der Spur;59
6.6.1;6.1 Umwelt, Krankheiten und Gene;59
6.6.2;6.2 Epidemiologie und Genetik;60
6.6.3;6.3 Wechselwirkungen zwischen Umwelt und Genetik;64
6.6.4;6.4 Fazit;66
6.6.5;6.5 Literatur;67
6.7;7Statistik und die maximale Dauer eines Menschenlebens;68
6.7.1;7.1 Hintergrund;68
6.7.2;7.2 Über den Durchschnitt zur Extremwerttheorie;69
6.7.3;7.3 Herausforderungen in demographischen Daten;72
6.7.4;7.4 Ergebnisse;73
6.7.5;7.5 Fazit;74
6.7.6;7.6 Literatur;74
7;Teil II Sport, Spiel und Freizeit;75
7.1;8Statistik und Fußball;76
7.1.1;8.1 Mehr Tore mit Statistik;76
7.1.2;8.2 Ein statistisches Modell für die Tore;76
7.1.3;8.3 Einflussgrößen;79
7.1.4;8.4 Fazit;83
7.1.5;8.5 Literatur;83
7.2;9 Die Angst der Spieler beim Elfmeter: Welcher Schütze und welcher Torwart sind die Besten?;84
7.2.1;9.1 Elfmeter im Fußball;84
7.2.2;9.2 Einflussgrößen auf den Erfolg bei einem Elfmeter;86
7.2.3;9.3 Wer ist der Beste?;88
7.2.4;9.4 Fazit und Ausblick;91
7.2.5;9.5 Literatur;91
7.3;10Musikdatenanalyse;92
7.3.1;10.1 Was ist das, Musik?;92
7.3.2;10.2 Musikdaten;94
7.3.3;10.3 Erkenntnisse;96
7.3.3.1;Klassifikation;96
7.3.3.2;Tonhöhen;96
7.3.3.3;Instrumente;98
7.3.3.4;Einsatzzeiten;99
7.3.3.5;Automatische Vernotung;100
7.3.3.6;Genres;100
7.3.4;10.4 Literatur;101
7.4;11Statistik und Pferdewetten - Favoriten vs. Außenseiter;102
7.4.1;11.1 Pferdewetten;102
7.4.2;11.2 Wettauszahlungen;103
7.4.3;11.3 Erklärungen für den Außenseitereffekt;104
7.4.4;11.4 Außenseitereffekt durch subjektive Schätzungen;105
7.4.5;11.5 Fazit;107
7.4.6;11.6 Literatur;107
7.5;12Die Statistik des Lottospiels;108
7.5.1;12.1 Lotto als Anlagestrategie;108
7.5.2;12.2 Die Optimierung der Quoten;110
7.5.3;12.3 Literatur;111
8;Teil III Geld und Wirtschaft;112
8.1;13 Mit Statistik an die Börse;113
8.1.1;13.1 Achtung Abhängigkeiten;113
8.1.2;13.2 Investieren in Aktien;114
8.1.3;13.3 Zeitvariable Abhängigkeiten;115
8.1.4;13.4 Pro und Kontra Normalverteilung;116
8.1.5;13.5 Kointegration;119
8.1.6;13.6 Literatur;120
8.2;14Statistik bei der Risikobewertung von Bankenportfolios;121
8.2.1;14.1 Das Problem;121
8.2.2;14.2 Expected Shortfall im Vergleich zu Value-at-Risk;121
8.2.3;14.3 Schätzung von Risikomaßen;123
8.2.4;14.4 Validierung von Risikomodellen;124
8.2.5;14.5 Literatur;127
8.3;15 Ein kritischer Blick auf A, AA und AAA. Oder: Welcher Rater ist der beste?;128
8.3.1;15.1 Schulden und Schuldner;128
8.3.2;15.2 Wie beurteilt man die Qualität von Wahrscheinlichkeitsprognosen?;130
8.3.3;15.3 Ein Zahlenbeispiel;132
8.3.4;15.4 Halbordnungen von Wahrscheinlichkeitsprognosen;133
8.3.5;15.5 Skalarwertige Qualitätskriterien;134
8.3.6;15.6 Literatur;135
8.4;16 Bruttoinlandsprodukt, Treibhausgase und globale Erderwärmung;136
8.4.1;16.1 Wirtschaftliche Aktivität und Emissionen;136
8.4.2;16.2 Statistische Analyse des Zusammenhangs;138
8.4.3;16.3 Parameterschätzung bei nichtlinearer Kointegration;141
8.4.4;16.4 Interpretation;143
8.4.5;16.5 Literatur;143
8.5;17Ein wahres Minenfeld: Die statistische Problematik von Mietpreisspiegeln;144
8.5.1;17.1 Zwei statistische Probleme;144
8.5.2;17.2 Die Datenerfassung;145
8.5.3;17.3 Die Berechnung der Nettomieten;146
8.5.4;17.4 Die Bestimmung der Mietspiegelzellen;146
8.5.5;17.5 Tabellen- versus Regressionsmietspiegel;147
8.5.6;17.6 Die Problematik der Mietpreisspannen;149
8.5.7;17.7 Literatur;151
9;Teil IV Natur und Technik;152
9.1;18 Hochwasserstatistik: Nahe am Wasser gebaut?;153
9.1.1;18.1 Fluten in den Griff bekommen;153
9.1.2;18.2 Was ist ein Hochwasser?;154
9.1.3;18.3 Hochwasserrisiko und -wahrscheinlichkeiten;155
9.1.4;18.4 Robuste Schätzungen;158
9.1.5;18.5 Hochwassertypen und Änderungen im Zeitverlauf;160
9.1.6;18.6 Regionalisierung;161
9.1.7;18.7 Literatur;162
9.2;19Mit Statistik weniger Ausschuss;163
9.2.1;19.1 Ausschuss beim Tiefbohren;163
9.2.2;19.2 Qualitätsverbesserung: Six Sigma;163
9.2.2.1;Problemdefinition (Define);165
9.2.2.2;Gemessener Ausschuss (Measure);165
9.2.2.3;Datenanalyse (Analyze);167
9.2.2.4;Prozessverbesserung (Improve);169
9.2.2.5;Prozesskontrolle (Control);169
9.2.3;19.3 Literatur;170
9.3;20 Statistik und die Zuverlässigkeit von technischen Produkten;171
9.3.1;20.1 Zuverlässigkeit und Zufall;171
9.3.2;20.2 Einfache Lebensdauer-Analysen;172
9.3.3;20.3 Lebensdauer-Analyse bei verschiedenen Belastungen;173
9.3.4;20.4 Lebensdaueranalyse bei Produkten mit mehreren Komponenten;174
9.3.5;20.5 Prognoseintervalle;175
9.3.6;20.6 Ausblick;176
9.3.7;20.7 Literatur;177
9.4;21 Langlebige Maschinenteile: Wie statistische Versuchsplanung Verschleißschutz optimiert;178
9.4.1;21.1 Verschleißschutz durch Beschichtung;178
9.4.2;21.2 Optimierung mit statistischer Versuchsplanung;179
9.4.3;21.3 Herausforderungen im realen Spritzprozess;182
9.4.4;21.4 Literatur;185
10;Teil V Messen und Vergleichen;186
10.1;22Das Unmessbare messen: Statistik, Intelligenz und Bildung;187
10.1.1;22.1 Bildungstests und Bildung;187
10.1.2;22.2 Latente Variablen und ihre Indikatoren;188
10.1.3;22.3 Ein statistisches Modell für Lernverlaufsdiagnostik;189
10.1.4;22.4 Von den Daten zu den latenten Variablen;190
10.1.5;22.5 Literatur;193
10.2;23 PeinlicheWahrheiten zutage fördern mit Statistik;194
10.2.1;23.1 Die Methode der indirekten Befragung;194
10.2.2;23.2 Eine Erweiterung;195
10.2.3;23.3 Aufgaben für die Forschung;197
10.2.4;23.4 Literatur;198
10.3;24Stichproben und fehlende Daten;199
10.3.1;24.1 Stichproben in Theorie und Praxis;199
10.3.2;24.2 Statistische Reparaturmethoden;200
10.3.3;24.3 Literatur;202
10.4;25Wer soll das alles lesen? Automatische Analyse von Textdaten;203
10.4.1;25.1 Große Textsammlungen;203
10.4.2;25.2 Textanalysen in den Sozialwissenschaften;204
10.4.3;25.3 Vorverarbeitung von Textdaten;205
10.4.4;25.4 Thematische Einteilung von großen Textsammlungen;206
10.4.5;25.5 Unterschiede finden;207
10.4.6;25.6 Textanalyse von Wahlprogrammen;208
10.4.7;25.7 Zusammenfassung und Ausblick;210
10.4.8;25.8 Literatur;211
11;Teil VI Wo die Reise hingeht;212
11.1;26 Ist Data Science mehr als Statistik? Ein Blick über den Tellerrand;213
11.1.1;26.1 Data Science: Was ist das überhaupt?;213
11.1.2;26.2 Data Science: Schritte;214
11.1.2.1;Datenerhebung und -anreicherung;215
11.1.2.2;Datenexploration;217
11.1.2.3;Modellierung: Statistische Datenanalyse;217
11.1.2.4;Evaluation: Modellvalidierung und Modellauswahl;219
11.1.2.5;Nachbereitung: Darstellung und Bericht;219
11.1.3;26.3 Schlussfolgerung;219
11.1.4;26.4 Literatur;220
12;Sachverzeichnis;221mehr

Autor

Prof. Dr. Walter Krämer war Lehrstuhlinhaber sowie Fachgutachter für Statistik der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist als Sprecher eines Sonderforschungsbereiches in vielfacher Weise für die Statistik aktiv. Sein Lexikon der populären Irrtümer (mit Götz Trenkler) stand zwei Jahre auf der Spiegel Bestsellerliste, wurde in 20 Sprachen übersetzt und weltweit über 1 Million Mal verkauft.

Prof. Dr. Claus Weihs hat über 9 Jahre bei Ciba-Geigy in der Industrie gearbeitet und ist Professor für Computergestützte Statistik an der TU Dortmund. Seine Spezialgebiete sind Klassifikation, technische Statistik und Musikdatenanalyse.