
Wahrscheinlichkeit und Regression
Rolf Steyer(Author)
Springer (Publisher)
Published on 5. November 2012
Book
Paperback/Softback
XIV, 329 pages
978-3-642-62873-3 (ISBN)
Description
Rolf Steyer, Autor des erfolgreichen Lehrbuchs "Messen und Testen", schließt mit diesem Buch die Kluft zwischen Regressionstheorie und deren empirischer Anwendung, der Regressionsanalyse.
Grundbegriffe der Statistik werden ohne Bezug zu komplizierten Stichprobenmodellen erläutert. Neben der Regressionsanalyse können auch verschiedene statistische Verfahren, wie die Varianz- oder Faktorenanalyse, als Spezialfälle regressiver Abhängigkeiten angesehen werden. Das Studium der Regressionstheorie dient daher dem Verständnis grundlegender statistischer Verfahren in der Psychologie.
Grundbegriffe der Statistik werden ohne Bezug zu komplizierten Stichprobenmodellen erläutert. Neben der Regressionsanalyse können auch verschiedene statistische Verfahren, wie die Varianz- oder Faktorenanalyse, als Spezialfälle regressiver Abhängigkeiten angesehen werden. Das Studium der Regressionstheorie dient daher dem Verständnis grundlegender statistischer Verfahren in der Psychologie.
More details
Series
Edition
Softcover reprint of the original 1st ed. 2003
Language
German
Place of publication
Berlin
Germany
Publishing group
Springer Berlin
Target group
Upper undergraduate
Illustrations
XIV, 329 S.
Dimensions
Height: 242 mm
Width: 193 mm
Thickness: 19 mm
Weight
677 gr
ISBN-13
978-3-642-62873-3 (9783642628733)
DOI
10.1007/978-3-642-55673-9
Schweitzer Classification
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Rolf Steyer
Wahrscheinlichkeit und Regression
Book
09/2002
1st Edition
Springer
€49.99
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Content
1 Einführung.- I Wahrscheinlichkeitstheorie.- 2 Wahrscheinlichkeit.- 3 Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 4 Zufallsvariablen.- 5 Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelation.- Ten II Regressionstheorie.- 6 Regression.- 7 Einfache Lineare Regression.- 8 Einfache nichtlineare Regression.- 9 Zweifache lineare Regression.- 10 Bedingte lineare Regression.- 11 Bedingte nichtlineare Regression.- 12 Bedingte Varianz und Kovarianz.- 13 Matrizen.- 14 Multiple lineare Regression.- III Kausale Regression.- 15 Paradoxa.- 16 Individuelle und durchschnittliche kausale Effekte.- 17 Bedingte kausale Effekte.- 18 Ausblick.- Namenverzeichnis.