Statistics in a Nutshell

Author: Sarah Boslaugh
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 9781449397814
Release Date: 2008-07-25
Genre: Mathematics

Need to learn statistics as part of your job, or want some help passing a statistics course? Statistics in a Nutshell is a clear and concise introduction and reference that's perfect for anyone with no previous background in the subject. This book gives you a solid understanding of statistics without being too simple, yet without the numbing complexity of most college texts. You get a firm grasp of the fundamentals and a hands-on understanding of how to apply them before moving on to the more advanced material that follows. Each chapter presents you with easy-to-follow descriptions illustrated by graphics, formulas, and plenty of solved examples. Before you know it, you'll learn to apply statistical reasoning and statistical techniques, from basic concepts of probability and hypothesis testing to multivariate analysis. Organized into four distinct sections, Statistics in a Nutshell offers you: Introductory material: Different ways to think about statistics Basic concepts of measurement and probability theory Data management for statistical analysis Research design and experimental design How to critique statistics presented by others Basic inferential statistics: Basic concepts of inferential statistics The concept of correlation, when it is and is not an appropriate measure of association Dichotomous and categorical data The distinction between parametric and nonparametric statistics Advanced inferential techniques: The General Linear Model Analysis of Variance (ANOVA) and MANOVA Multiple linear regression Specialized techniques: Business and quality improvement statistics Medical and public health statistics Educational and psychological statistics Unlike many introductory books on the subject, Statistics in a Nutshell doesn't omit important material in an effort to dumb it down. And this book is far more practical than most college texts, which tend to over-emphasize calculation without teaching you when and how to apply different statistical tests. With Statistics in a Nutshell, you learn how to perform most common statistical analyses, and understand statistical techniques presented in research articles. If you need to know how to use a wide range of statistical techniques without getting in over your head, this is the book you want.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 9783897216501
Release Date: 2010-12-31
Genre: Computers

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.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 9781449358228
Release Date: 2012-09-26
Genre: Computers

If you’re considering R for statistical computing and data visualization, this book provides a quick and practical guide to just about everything you can do with the open source R language and software environment. You’ll learn how to write R functions and use R packages to help you prepare, visualize, and analyze data. Author Joseph Adler illustrates each process with a wealth of examples from medicine, business, and sports. Updated for R 2.14 and 2.15, this second edition includes new and expanded chapters on R performance, the ggplot2 data visualization package, and parallel R computing with Hadoop. Get started quickly with an R tutorial and hundreds of examples Explore R syntax, objects, and other language details Find thousands of user-contributed R packages online, including Bioconductor Learn how to use R to prepare data for analysis Visualize your data with R’s graphics, lattice, and ggplot2 packages Use R to calculate statistical fests, fit models, and compute probability distributions Speed up intensive computations by writing parallel R programs for Hadoop Get a complete desktop reference to R

Statistik f r Dummies

Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9783527692767
Release Date: 2016-12-16
Genre: Education

Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch n?tzliches Thema. Deborah Rumsey erkl?rt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erl?utert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsm?glichkeiten 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.

Nonparametric Statistics for Applied Research

Author: Jared A. Linebach
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9781461490418
Release Date: 2013-11-19
Genre: Mathematics

​​Non-parametric methods are widely used for studying populations that take on a ranked order (such as movie reviews receiving one to four stars). The use of non-parametric methods may be necessary when data have a ranking but no clear numerical interpretation, such as when assessing preferences. In terms of levels of measurement, non-parametric methods result in "ordinal" data. As non-parametric methods make fewer assumptions, their applicability is much wider than the corresponding parametric methods. In particular, they may be applied in situations where less is known about the application in question. Also, due to the reliance on fewer assumptions, non-parametric methods are more robust. Non-parametric methods have many popular applications, and are widely used in research in the fields of the behavioral sciences and biomedicine. This is a textbook on non-parametric statistics for applied research. The authors propose to use a realistic yet mostly fictional situation and series of dialogues to illustrate in detail the statistical processes required to complete data analysis. This book draws on a readers existing elementary knowledge of statistical analyses to broaden his/her research capabilities. The material within the book is covered in such a way that someone with a very limited knowledge of statistics would be able to read and understand the concepts detailed in the text. The “real world” scenario to be presented involves a multidisciplinary team of behavioral, medical, crime analysis, and policy analysis professionals work together to answer specific empirical questions regarding real-world applied problems. The reader is introduced to the team and the data set, and through the course of the text follows the team as they progress through the decision making process of narrowing the data and the research questions to answer the applied problem. In this way, abstract statistical concepts are translated into concrete and specific language. This text uses one data set from which all examples are taken. This is radically different from other statistics books which provide a varied array of examples and data sets. Using only one data set facilitates reader-directed teaching and learning by providing multiple research questions which are integrated rather than using disparate examples and completely unrelated research questions and data.

Oracle in a Nutshell

Author: Rick Greenwald
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 0596003366
Release Date: 2002-12-18
Genre: Computers

Oracle Languages - Syntax summary for SQL language statements, SQL function calls PL/SQL language statements and characteristics, PL/SQL built-in package headers, and Java (JDBC and SQLJ) interfaces to the Oracle database.

Programmieren mit R

Author: Uwe Ligges
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783540799986
Release Date: 2008-08-17
Genre: Computers

R ist eine objektorientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. Ausführlich führt der Autor in die Grundlagen ein und vermittelt eingängig die Struktur der Sprache. So ermöglicht er Lesern den leichten Einstieg: eigene Methoden umsetzen, Objektklassen definieren und Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammenstellen. Detailliert beschreibt er die enormen Grafikfähigkeiten von R. Für alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung einsetzen. In 2. Auflage mit vielen Verbesserungen und Neuerungen von R-2.3.x und weiteren von Lesern gewünschten Ergänzungen.

Learning to Use Statistical Tests in Psychology

Author: Greene
Publisher: McGraw-Hill Education (UK)
ISBN: 9780335225606
Release Date: 2005-12-01
Genre: Psychology

Praise for the first edition: "An excellent textbook which is well planned, well written, and pitched at the correct level for psychology students. I would not hesitate to recommend Greene and d'Oliveira to all psychology students looking for an introductory text on statistical methodology." Bulletin of the British Psychological Society Learning to Use Statistical Tests in Psychology third edition has been updated throughout. It continues to be a key text in helping students to understand and conduct statistical tests in psychology without panic! It takes students from the most basic elements of statistics teaching them: How psychologists plan experiments and statistical tests Which considerations must be made when planning experiments How to analyze and comprehend test results Like the previous editions, this book provides students with a step-by-step guide to the simplest non-parametric tests through to more complex analysis of variance designs. There are clear summaries in progress boxes and questions for the student to answer in order to be sure that they have understood what they have read. The new edition is divided into four discrete sections and within this structure each test covered is illustrated through a chapter of its own. The sections cover: The principles of psychological research and psychological statistics Statistical tests for experiments with two or three conditions Statistical tests based on ANOVA (Analysis of Variance) conditions as well as tests for multiple comparisons between individual conditions Statistical tests to analyze relationships between variables Presented in a student-friendly textbook format, Learning to Use Psychological Tests in Psychology enables readers to select and use the most appropriate statistical tests to evaluate the significance of data obtained from psychological experiments. An errata sheet detailing the Decision Chart which is referred to can be downloaded by clicking here

Web Design in a Nutshell

Author: Jennifer Niederst
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 0596001967
Release Date: 2001
Genre: Computers

Details a variety of front-end technologies and techniques and reviews Web design fundamentals while explaining how to work with HTML, graphics, and multimedia and interactive applications.

Multivariate Statistik in der kologie

Author: Ilona Leyer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783540377061
Release Date: 2007-01-25
Genre: Science

Im Labyrinth der Daten. Dieses Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in wissenschaftlichen Arbeiten. Der Lehrtext behandelt neben relevanten statistischen Grundlagen, Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Anschaulich erläutert er die Methoden anhand von Beispieldatensätzen und unter weitgehendem Verzicht auf Formeln. Einzigartiger Einstieg für Anwender zur Auswertung eigener Daten.

Lotus Domino Administration in a Nutshell

Author: Greg Neilson
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1565927176
Release Date: 2000
Genre: Computers

A guide to Domino R5 covers database properties, access control, monitoring, configuring, server tasks, and Domino architecture, while explaining how to centrally modify client configuration and interact with varied browser and non-Notes clients.

Algorithmen f r Dummies

Author: John Paul Mueller
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9783527809776
Release Date: 2017-09-18
Genre: Computers

Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch prï¿1⁄2sentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete fï¿1⁄2r Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgï¿1⁄2nge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele fï¿1⁄2r aktuelle Anwendungen gegeben. Fï¿1⁄2r interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verï¿1⁄2ndert und die Auswirkungen der Verï¿1⁄2nderungen beobachtet werden kï¿1⁄2nnen. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.