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This book, first published in 2007, is for the applied researcher performing data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models.
Der Band Elastostatik ist der zweite Teil eines dreibändigen Lehrbuches über Technische Mechanik für Ingenieurstudenten aller Fachrichtungen. Ziel des Werkes ist es, das Verständnis der wesentlichen Grundgesetze der Mechanik zu vermitteln und die Fähigkeiten zu entwickeln, mit Hilfe der Mechanik Ingenieurprobleme zu formulieren und selbständig zu lösen. Es wurde ein möglichst einfacher Zugang zur Mechanik gewählt, um den unterschiedlichen Eingangskenntnissen der Studienanfänger gerecht zu werden. Die zweite Auflage dieses Bandes wurde um einen Abschnitt "Gleichgewicht beim mehrachsigen Spannungszustand" erweitert. Es wurden darüberhinaus zum besseren Verständnis eine Reihe kleinerer Ergänzungen eingefügt sowie einige Druckfehler beseitigt.
In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.
Der Weg zum erfolgreichen Studium der Technischen Mechanik führt über das selbständige Lösen von Aufgaben. Die Aufgabensammlung zum Marktführer „Technische Mechanik 2 - Elastostatik" wurde in der Neuauflage überarbeitet und korrigiert. Alle Bilder sind in Anlehnung an das Standardwerk „Technische Mechanik 2 - Elastostatik“ jetzt durchgehend vierfarbig gestaltet. Die aktuelle Auflage enthält die wichtigsten Formeln und jetzt mehr als 150 didaktisch gut aufbereitete, vollständig gelöste Aufgaben. Besonderer Wert wird auf das Finden des Lösungsweges und das Erstellen der Grundgleichungen gelegt. Der Inhalt Spannung, Verzerrung, Elastizitätsgesetz.- Zug und Druck.- Biegung.- Torsion.- Der Arbeitsbegriff in der Elastostatik.- Stabilität.- Hydrostatik.- Literaturhinweise.- Bezeichnungen.
Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in über 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren für Quer- und Längsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS-, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Darüber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verständlichen Einführung. Es folgt eine Darstellung der mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschließend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beiträge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.
Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als Standardprogramm zur statistischen Datenanalyse etabliert. Der souveräne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit des Datenanalytikers. Im vorliegenden Buch erlernt der Leser zunächst die Grundlagen der Programmierung. Anschließend wird eine große Auswahl statistischer Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm vorgestellt. Dabei wird großes Augenmerk auf die grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse gelegt. Ein zusätzlicher Teil über Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab. Kommentierte Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungshinweisen ermöglichen das Selbststudium. Mit seiner umfassenden Themenauswahl ist das Buch als Einführung, aber auch als Nachschlagewerk für den fortgeschritteneren Leser geeignet. Für die 4. Auflage wurden Kapitel zur Epidemiologie und Biometrie ergänzt.
Vom Absolutrang bis zum Zweifach-Varianzanalysemodell – alles, was Sie über weiterführende Statistik wissen sollten Es gibt Qualen, große Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit diesem Buch lernen Sie weiterführende Statistik so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Tests berechnen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bilden, nichtparametrische Prozeduren durchführen und vieles mehr. Aber auch die Grundlagen der Statistik bleiben nicht außen vor und deshalb erklärt Ihnen die Autorin, was Sie zu Mittelwerten, Vertrauensintervallen und Co wissen sollten. So lernen Sie die Methoden, die Sie brauchen, und erhalten das Handwerkszeug, um erfolgreich Ihre Statistikprüfungen zu bestehen. Sie erfahren: • Wie Sie mit multiplen Regressionen umgehen • Was es mit dem Vorzeichentest und dem Vorzeichenrangtest auf sich hat • Wie Sie sich innerhalb der statistischen Techniken zurechtfinden • Was das richtige Regressionsmodell für Ihre Analyse ist • Wie Regression und ANOVA zusammenhängen

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