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Gesamtkatalog

Catalogue complet

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION ANALYSIS

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION ANALYSIS

Montgomery Douglas C.: Introduction to
Linear Regression Analysis, 6e Solution

Introduction to Linear Regression Analysis, 6e Solutions Manual

Preface vii

2 Simple Linear Regression 1

3 Multiple Linear Regression 13

4 Model Adequacy Checking 29

5 Transformations and Weighting to Correct Model Inadequacies 59

6 Diagnostics for Leverage and Influence 74

7 Polynomial Regression Models 79

8 Indicator Variables 86

9 Multicollinearity 95

10 Variable Selection and Model Building 100

11 Validation of Regression Models 105

12 Introduction to Nonlinear Regression 108

13 Generalized Linear Models 113

14 Regression Analysis of Time Series Data 121

15 Other Topics in the Use of Regression Analysis 125

Dieses einführende Lehrbuch zeigt fundiert den gesamten Ablauf einer statistischen Untersuchung auf, ausgehend von der Datenerhebung über die Aufbereitung und Analyse der Daten bis hin zur Interpretation der Ergebnisse. Im Vordergrund stehen die Anwendung und praktische Umsetzung statistischer Methoden. Der Autor legt besonderen Wert auf eine anschauliche, verständliche und nachvollziehbare Beschreibung. Zu diesem Zweck werden alle Methoden in klar strukturierter Form, Schritt für Schritt und detailliert dargestellt. Übungsaufgaben und Kontrollfragen zu allen Kapiteln vertiefen den Stoff. Für die 15. Auflage wurde das Buch kritisch durchgesehen und alle praxisbezogenen&nbsp; Übungsaufgaben wurden aktualisiert.
Der Inhalt
<ul>
<li>Einführung</li>
<li>Ablauf der statistischen Untersuchung</li>
<li>Parameter von Häufigkeitsverteilungen</li>
<li>Verhältniszahlen</li>
<li>Indexzahlen</li>
<li>Zeitreihenanalysen</li>
<li>Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen</li>
<li>Lösung ausgewählter Übungsaufgaben</li>
</ul>
Der Autor
Professor Dr. Günther Bourier lehrte Statistik an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg.

Praxisorientierte Einführung mit Aufgaben und Lösungen

Beschreibende Statistik

Der Motorrad-Rennsport-Kalender ist der unverzichtbare Wandschmuck für begeisterte Motorradfahrer. Jahr für Jahr sind die besten Fotografen der Motorradszene wieder bei den Grand Prix-Rennen vor Ort und an Pisten und Boxengassen unterwegs, um Racing-Faszination mit der Kamera einzufangen.

Der Motorrad-Rennsport-Kalender ist der unverzichtbare Wandschmuck für begeisterte Motorradfahrer. Jahr für Jahr sind die besten Fotografen der Motorradszene wieder bei den Grand Prix-Rennen vor Ort und an Pisten und Boxengassen unterwegs, um Racing-Faszination mit der Kamera einzufangen.

Motorrad Kalender 2026

Jeder Formel 1-Fan sollte diesen Rückblick auf die Saison 2025 in seinem Bücherregal stehen haben. Denn in diesem Buch kann er noch einmal in aller Ruhe jedes Rennen vom Start bis zur Zieleinfahrt nachvollziehen, mit allen Boxenstopps, Überholmanövern und Rekorden, die Jos Verstappen dieses Jahr aufgestellt hat. Dazu Hintergrundinformationen, Berichte zu Teams und Fahrern und - am Ende der Saison für jeden echten Fan unverzichtbar - eine ausführliche Statistik mit allen Zahlen und Daten eines jeden Rennwochenendes. Das alles wie immer mit einer Auswahl hervorragender Fotos, die einen jedes Rennen noch einmal 'live' erleben lassen.

Der große Saison-Rückblick

Formel 1 Jahrbuch 2025

Demokratische Kultur und NS-Vergangenheit. Politik, Personal, Prägungen in Bayern 1945-1975

Die bayerische Landesstatistik zwischen Diktatur und Demokratie

Haus der Zahlen

Springer Proceedings in Mathematics & Statistics

his book contains selected, peer-reviewed articles presented at the International Conference on Mathematical Modeling and Modern Applications (M3A_24), held in Istanbul, Türkiye, on June 4–6 2024. The selected articles are all real-life problem oriented and present numerical methods from the following fields: partial differential equations, approximation, applied linear and multilinear algebra, probability and statistics, artificial intelligence and deep learning. The developed tools are of special interest for understanding and taking an active part into the challenges posed by the increasing needs of the industry. A special focus is given to the large-scale methods in response to massive amount of data to process in many problems. Each article contains an initial section enabling non-specialists to grasp the issues at stake in the problem under consideration, as well as theoretical reminders and references enabling readers to deepen their understanding. This will enable researchers to present their advances, while at the same time allowing them to be disseminated to industry and students.

his book contains selected, peer-reviewed articles presented at the International Conference on Mathematical Modeling and Modern Applications (M3A_24), held in Istanbul, Türkiye, on June 4–6 2024. The selected articles are all real-life problem oriented and present numerical methods from the following fields: partial differential equations, approximation, applied linear and multilinear algebra, probability and statistics, artificial intelligence and deep learning. The developed tools are of special interest for understanding and taking an active part into the challenges posed by the increasing needs of the industry. A special focus is given to the large-scale methods in response to massive amount of data to process in many problems. Each article contains an initial section enabling non-specialists to grasp the issues at stake in the problem under consideration, as well as theoretical reminders and references enabling readers to deepen their understanding. This will enable researchers to present their advances, while at the same time allowing them to be disseminated to industry and students.

M3A24, İstanbul, Türkiye, June 4–6, 2024

Mathematical Modeling with Modern Applications

Interdisciplinary Applied Mathematics

This book presents a comprehensive set of methods for quantifying geometric quantities such as the volume of a tumor, the total surface area of the alveoli in a lung, the length of plant roots, or of blood vessels, the number of neurons in a brain compartment, the connectivity number of trabecular bone, the mean size of grains in a rock, etc.. The methods, illustrated by twenty solved case studies, are based on properly sampled slices, sections, or projections of the material, observable under light, laser, or electron microscopy, or under non-invasive radiological devices such as ecography, computed tomography, or magnetic resonance imaging. Thus, the input usually consists of flat images, and the output consists of relevant quantities defined in three dimensions. Stereology is the discipline of providing sampling designs which warrant unbiased estimation of the corresponding quantities, that is, estimation with zero mean deviation from the target. Sampling is usually systematic (i.e., with regularly spaced probes), and sparse (as opposed to reconstructions) and it is thereby efficient and easy to implement.Stereology is essentially geometric sampling, grounded on integral geometry. The necessary elements of both disciplines are detailed in textbook style, and may be used for postgraduate courses, or to serve the interest of scientists in general. Hitherto no other book on stereology has appeared which encompasses the theory, methodology, and applications of stereology in an interconnected and comprehensive way. The currently available error variance prediction formulae under systematic sampling, and their (non-obvious) derivation, are all gathered, for the first time, in the last chapter. The exposition is augmented by 127 line drawings for the theory, and 27 color pictures of real materials for the case studies.

Theory and Applications

Stereology

Übersichtlich und kompakt bietet Ihnen dieses Lehrbuch einen vollständigen Überblick über alle prüfungsrelevanten Inhalte der medizinischen Statistik. Es leitet Sie leicht verständlich und praxisbezogen durch das gesamte Basiswissen von den Grundlagen bis hin zu den wichtigsten Anwendungen. Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autorin, die sorgfältig das Wesentliche für Sie ausgewählt und aufbereitet hat. Ganz neu in der 8. Auflage sind das Kapitel "Hinweise für Doktoranden" und Vertiefungen zum Thema Bias.Der InhaltDas bewährte didaktische Konzept ermöglicht ein effizientes Lernen:<ul><li>Kernaussagen – Bringen das Wichtigste auf den Punkt</li><li>Fallbeispiele – Stellen einen anschaulichen Bezug zur Praxis her</li><li>Prüfungsteil – Für eine optimale Vorbereitung auf MC-Fragen und mündliche Prüfungen</li></ul>Die AutorinProf. Dr. sc. Hum. Habil. Dipl.- Math. Christel Weiß ist die Leiterin der Abteilung für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung des Universitätsklinikums Mannheim, Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg.&nbsp;

Übersichtlich und kompakt bietet Ihnen dieses Lehrbuch einen vollständigen Überblick über alle prüfungsrelevanten Inhalte der medizinischen Statistik. Es leitet Sie leicht verständlich und praxisbezogen durch das gesamte Basiswissen von den Grundlagen bis hin zu den wichtigsten Anwendungen. Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autorin, die sorgfältig das Wesentliche für Sie ausgewählt und aufbereitet hat. Ganz neu in der 8. Auflage sind das Kapitel "Hinweise für Doktoranden" und Vertiefungen zum Thema Bias.Der InhaltDas bewährte didaktische Konzept ermöglicht ein effizientes Lernen:<ul><li>Kernaussagen – Bringen das Wichtigste auf den Punkt</li><li>Fallbeispiele – Stellen einen anschaulichen Bezug zur Praxis her</li><li>Prüfungsteil – Für eine optimale Vorbereitung auf MC-Fragen und mündliche Prüfungen</li></ul>

Basiswissen Medizinische Statistik

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analysen im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.Der Inhalt<ul><li>Einordnung der Datenanalyse</li><li>Grundlagen von SPSS</li><li>Datenerfassung am Beispiel einer schriftlichen Befragung</li><li>Datenanalyse mittels SPSS</li></ul>Der AutorDr. Michael Streich ist Professor im Studiengang BWL - Messe-, Kongress- und Eventmanagement an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Ravensburg. Zu seinen Schwerpunkten gehören Statistik, Marktforschung, Marketing und wissenschaftliches Arbeiten.

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analyse im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.

Für Seminar-, Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten

Datenanalyse mit SPSS

Jeder MotoGP-Fan sollte diesen Rückblick auf die Saison 2025 in seinem Bücherregal stehen haben. Denn in diesem Buch kann er noch einmal in aller Ruhe jedes Rennen vom Start bis zur Zieleinfahrt nachvollziehen, mit allen Boxenstopps, Überholmanövern und sonstigen Höhepunkten. Dazu Hintergrundinformationen, Berichte zu Teams und Fahrern und - am Ende der Saison für jeden echten Fan unverzichtbar - eine ausführliche Statistik mit allen Zahlen und Daten eines jeden Rennwochenendes. Das alles wie immer mit einer Auswahl hervorragender Fotos, die einen jedes Rennen noch einmal 'live' Revue passieren lassen.

Motorrad-WM 2025

International Series in Operations Research & Management Science

This book serves as a concise and reader-friendly, yet rigorous and thought-provoking introduction to the field of statistical inference. As opposed to classical books on mathematical statistics, where there is a strong emphasis on proofs, this book focuses on developing statistical thinking, intuitive understandings of the subject, and specific applications of statistical inference in data science. As a corollary, though also covered, proofs will not be of paramount importance in the book. Their main role will be to provide the intuition and rationale behind the corresponding methods. The focus is on methods of statistical inference and their scope and limitations for real-world applications. On the other hand, statistical inference is not simply a toolbox that contains ready-made answers to all data-related questions. Almost always, as in solving engineering problems, statistical inference and analysis of new data require adjustment of existing tools or even developing completely new methods. To enable readers to modify existing methods and develop new ones, the book not only explains how the standard methods work, but also why, when, and under what assumptions. All chapters include end-of-chapter problems, with solutions provided at the end of the book.&nbsp;One of the goals of the book is to serve as an introductory text on statistical inference that can be used for teaching a semester-long course. The book is suitable for future and junior data scientists, data analysts, and industry researchers, as well as graduate and upper undergraduate students in computing and mathematical sciences, and master's and Ph.D. students in non-mathematical sciences and engineering. While familiarity with probability is assumed, readers need no prior knowledge of statistics.

Foundations of Data Analysis

Fundamentals of Statistical Inference

This book illustrates the capabilities of Microsoft Excel to teach applied statistics effectively. It is a step-by-step exercise-driven guide for students and practitioners who need to master Excel to solve practical statistical problems in industry. If understanding statistics isn't your strongest suit, you are not especially mathematically-inclined, or if you are wary of computers, this is the right book for you. Excel, a widely available computer program for students and managers, is also an effective teaching and learning tool for quantitative analyses in statistics courses. Its powerful computational ability and graphical functions make learning statistics much easier than in years past.


The 2nd edition of Applied Business Statistics for Business and Management capitalizes on these improvements by teaching students and practitioners how to apply Excel to statistical techniques necessary in their courses and workplace. Each chapter explains statistical formulas and directs the reader to use Excel commands to solve specific, easy-to-understand business problems. Practice problems are provided at the end of each chapter, with their solutions.

This book illustrates the capabilities of Microsoft Excel to teach applied statistics effectively.&nbsp;It is a step-by-step exercise-driven guide for students and practitioners who need to master Excel to solve practical statistical problems in industry.&nbsp;If understanding statistics isn’t your strongest suit, you are not especially mathematically-inclined, or if you are wary of computers, this is the right book for you.&nbsp;Excel, a widely available computer program for students and managers, is also an effective teaching and learning tool for quantitative analyses in statistics courses.&nbsp;Its powerful computational ability and graphical functions make learning statistics much easier than in years past.
 The 2nd edition of
 Applied Business Statistics for Business and Management
 &nbsp;capitalizes on these improvements by teaching students and practitioners how to apply Excel to statistical techniques necessary in their courses and workplace. Each chapter explains statistical formulas and directs the reader to use Excel commands to solve specific, easy-to-understand business problems.&nbsp;Practice problems are provided at the end of each chapter, with their solutions.

Applied Statistics for Business and Management using Microsoft Excel

Dieses Buch bietet Studierenden eine knappe und übersichtliche Zusammenfassung des statistischen Formelapparates und somit die notwendige Unterstützung zur Lösung von Klausuren und Übungsaufgaben. Es ist ebenso hilfreich für Praktiker, die empirisch arbeiten und mit großen Datensätzen (Big Data) umgehen müssen. Die enthaltenen Formeln bilden die Basis zur Verdichtung und Interpretation von Daten.Die "Kleine Formelsammlung zur Statistik" dient als praktische Ergänzung zu dem Lehrbuch „Statistik“, welches ebenso bei Springer Gabler erschienen ist.Der Inhalt<ul><li>Beschreibende Statistik</li><li>Wahrscheinlichkeitsrechnung</li><li>Schließende Statistik</li><li>Tabellen</li></ul>Der Autor Prof. Dr. Josef Puhani ist emeritierter Professor für Statistik und Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft, Ludwigshafen am Rhein. Als Unternehmensberater führte er auch Seminare zur Statistik und Prognosetechnik durch.

Kleine Formelsammlung zur Statistik

Introduction to Linear Regression Analysis, 6e Solutions Manual

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