Zusammenfassung
Ehe in den kommenden Kapiteln Funktionen zur inferenzstatistischen Datenanalyse vorgestellt werden, folgen hier zunächst Hilfsmittel, auf die viele dieser Funktionen zurückgreifen. Dazu gehört die Syntax zur Formulierung linearer Modelle, die etwa für die lineare und logistische Regression sowie für Varianzanalysen benötigt wird. Darüber hinaus bespricht das Kapitel, wie Werte der Dichtefunktion, Verteilungsfunktion und Quantilfunktion der wichtigsten statistischen Verteilungen von Zufallsvariablen bestimmt werden können, ohne sie in Tabellen nachschlagen zu müssen.
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Notes
- 1.
Dieses Buch behandelt nur die Umsetzung frequentistischer Verfahren. Für Bayes Datenanalyse vgl. den Abschn. Bayesian Inference der CRAN Task Views (Park; 2015) sowie insbesondere das Paket rstan (Carpenter et al.(in Druck); ; Stan Development Team; 2015).
- 2.
Bei der Verwendung von Verteilungsfunktionen diskreter (z. B. binomialverteilter) Variablen ist zu beachten, dass die Funktion die Wahrscheinlichkeit dafür berechnet, dass die zugehörige Zufallsvariable Werte \(\leq q\) annimmt – die Grenze q also mit eingeschlossen ist. Für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass die Variable Werte \(\geq q\) annimmt, ist als erstes Argument deshalb \(q-1\) zu übergeben, andernfalls würde nur die Wahrscheinlichkeit für Werte \(> q\) bestimmt.
- 3.
Bei diskreten Verteilungen (z. B. Binomialverteilung) ist das Ergebnis bei lower.tail=TRUE der kleinste Wert, der in der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsfunktion mindestens p links abschneidet. Bei lower.tail=FALSE ist das Ergebnis entsprechend der größte Wert, der mindestens p rechts abschneidet.
- 4.
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Wollschläger, D. (2016). Hilfsmittel für die Inferenzstatistik. In: R kompakt. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_5
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-49101-0
Online ISBN: 978-3-662-49102-7
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