Introduction to Statistics and Data Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jan 2023, 2023
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Now in its second edition, this introductory statistics textbook conveys the essential concepts and tools needed to develop and nurture statistical thinking. It presents descriptive, inductive and explorative statistical methods and guides the reader through the process of quantitative data analysis. This revised and extended edition features new chapters on logistic regression, simple random sampling, including bootstrapping, and causal inference.The text is primarily intended for undergraduate students in disciplines such as business administration, the social sciences, medicine, politics, and macroeconomics. It features a wealth of examples, exercises and solutions with computer code in the statistical programming language R, as well as supplementary material that will enable the reader to quickly adapt the methods to their own applications.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 604 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031118326
- Titolo
- Introduction to Statistics and Data Analysis
- Autore
- Christian Heumann
- Editore
- Springer, Springer Jan 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031118324
- ISBN 13
- 9783031118326
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1062 grammi
- Dimensioni
- 241x160x38 mm
Now in its second edition, this introductory statistics textbook conveys the essential concepts and tools needed to develop and nurture statistical thinking. It presents descriptive, inductive and explorative statistical methods and guides the reader through the process of quantitative data analysis. This revised and extended edition features new chapters on logistic regression, simple random sampling, including bootstrapping, and causal inference.
The text is primarily intended for undergraduate students in disciplines such as business administration, the social sciences, medicine, politics, and macroeconomics. It features a wealth of examples, exercises and solutions with computer code in the statistical programming language R, as well as supplementary material that will enable the reader to quickly adapt the methods to their own applications.
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Informazioni sull’autore
Dr. Christian Heumann is a Professor at the Department of Statistics, LMU Munich, Germany, where he teaches students in both the Bachelor’s and Master’s programs. His research interests include statistical modeling, computational statistics and methods for missing data, also in connection with causal inference. Recently, he has begun exploring statistical methods in natural language processing.
Dr. Michael Schomaker is a Researcher and Heisenberg Fellow at the Department of Statistics, LMU Munich, Germany. He is an honorary Senior Lecturer at the University of Cape Town, South Africa and previously worked as an Associate Professor at UMIT – University for Health Sciences, Medical Informatics and Technology, Austria. For many years he has taught both undergraduate and post-graduate students from various disciplines, including the business and medical sciences, and has written contributions for various introductory textbooks. His research focuses on causal inference, missing data, model averaging, and HIV and public health.
Dr. Shalabh is a Professor at the Indian Institute of Technology Kanpur, India. As a post-doctoral researcher he worked at the University of Pittsburgh, USA and LMU Munich, Germany. He has over twenty-five years of experience in teaching and research. His main research areas are linear models, regression analysis, econometrics, error-measurement models, missing data models and sampling theory.
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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