Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften
Einführung bietet einen Überblick über die häufigsten statistischen Methoden in den Fächern Geografie und Umweltwissenschaften. Sie bietet einen intuitiven Zugang und setzt nur wenig mathematische Kenntnisse voraus. Zugleich vermeidet sie kochbuchartige...
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Produktinformationen zu „Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften “
Einführung bietet einen Überblick über die häufigsten statistischen Methoden in den Fächern Geografie und Umweltwissenschaften. Sie bietet einen intuitiven Zugang und setzt nur wenig mathematische Kenntnisse voraus. Zugleich vermeidet sie kochbuchartige Anweisungen und vermittelt echte Einsicht in die Zusammenhänge. Mathematische Prinzipien werden erläutert und anhand von Beispielen und grafischen Darstellungen illustriert. Das Buch repräsentiert ein gewisses Spektrum unterschiedlicher Ansätze. Im Gegensatz zu anderen Einführungen bleibt es aber nicht bei der klassischen Korrelations- und Regressionsanalyse stehen, sondern führt auch zu komplexeren Methoden wie z. B. der Strukturgleichungsanalyse. Damit wird der harmonische Übergang von der einführenden Statistik in die höhere Statistik gewährleistet.
Klappentext zu „Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften “
Diese Einführung bietet einen Überblick über die häufigsten statistischen Methoden in den Fächern Geografie und Umweltwissenschaften. Sie bietet einen intuitiven Zugang und setzt nur wenig mathematische Kenntnisse voraus. Zugleich vermeidet sie kochbuchartige Anweisungen und vermittelt echte Einsicht in die Zusammenhänge. Mathematische Prinzipien werden erläutert und anhand von Beispielen und grafischen Darstellungen illustriert.Das Buch repräsentiert ein gewisses Spektrum unterschiedlicher Ansätze. Im Gegensatz zu anderen Einführungen bleibt es aber nicht bei der klassischen Korrelations- und Regressionsanalyse stehen, sondern führt auch zu komplexeren Methoden wie z. B. der Strukturgleichungsanalyse. Damit wird der harmonische Übergang von der einführenden Statistik in die höhere Statistik gewährleistet.
Inhaltsverzeichnis zu „Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften “
1. ¿Uberblick 11.1 Einleitung 11.2 Grundbegriffe 11.3 Skalentypen. 61.4 Relationen: Kausalit¿at und Kovariation 121.5 Statistische Methoden: Ein erster ¿Uberblick 192. Einfache Korrelationsanalyse 272.1 Einleitung 272.2 Das Messen von einfachen Zusammenh¿angen 282.3 Der einfache Korrelationskoeffizient 322.3.1 Die bi-variate Normalverteilung 322.3.2 Der Pearson-Produkt-Moment- Korrelationskoeffizient 402.4 R¿uckschl¿usse auf die Grundgesamtheit 483. Einfache Regressionsanalyse 513.1 Einf¿uhrung 513.2 Kausalit¿at und Geschlossenheit 533.3 Regressionsanalyse und Geschlossenheit 563.4 Die Sch¿atzung der Parameter der Regressionsgleichung 613.4.1 Entscheidungskriterien f¿ur die Sch¿atzung 623.4.2 Die Sch¿atzung der Koeffizienten 663.5 Die Interpretation der Resultate 703.6 Die G¿ute des Regressionsmodells 713.6.1 Die Zerlegung der Variation 713.6.2 Die Anzahl der Freiheitsgrade 754. Multiple Regression und multipe Korrelation 794.1 Einf¿uhrung 794.2 Die Aufnahme zus¿atzlicher unabh¿angiger Variablen ins Modell 814.3 Die graphische Darstellung der multiplen Regressionsgleichung 844.4 Die Sch¿atzung der Koeffizienten der multiplen Regressionsgleichung 864.5 Die Interpretation der Koeffizienten 884.6 Der multiple Korrelationskoeffizient 914.7 Der partielle Korrelationskoeffizient 945. Das Schliessen auf die Grundgesamtheit bei der Regressionsanalyse 995.1 Einleitung 995.2 Test f¿ur das Bestimmtheitsmass oder Test der 'G¿ute' des Gesamtmodells 1005.3 Test f¿ur den Regressionskoeffizienten 1025.4 Test f¿ur die Regressionskonstante 1065.5 Verallgemeinertes Testverfahren f¿ur allgemeine lineare Hypothesen 1075.6 Vertrauensintervalle f¿ur Regressionskoeffizienten und -konstante 1095.7 Vertrauensintervalle f¿ur Vorhersagen 1106. Regressionsanalyse mit kategorialen unabh¿angigen Variablen 1116.1 Einleitung 1116.2 Regression mit kategorialen unabh¿angigen Variablen 1126.3 Regression mit metrischen und kategorialen unabh¿angigen Variablen 1176.4 Interaktionseffekte zwischen
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metrischen und kategorialen unabh. Variablen 1186.5 Wie erkennt man die Wirkung einer kategorialen Variablen? 1226.6 Ein Beispiel 1257. ¿Uberpr¿ufung der Anwendungsbedingungen der Regressionsanalyse 1297.1 Einleitung 1297.2 Bedingungen der gew¿ohnlichen Kleinste- Quadrate-Sch¿atzung 1307.2.1 Erwartungswert der Residualwerte betr¿agt Null 1327.2.2 Keine Autokorrelation 1337.2.3 Homoskedastizit¿at 1367.2.4 Kein Zusammenhang zwischen der St¿orvariablen und den unabh ¿angigen Variablen. 1397.2.5 Keine Kollinearit¿at 1407.2.6 Residualwerte sind normalverteilt 1457.3 ¿Uberpr¿ufung der Bedingungen. 1467.3.1 Der Erwartungswert der Residualwerte betr¿agt Null 1477.3.2 Keine Autokorrelation 1477.3.3 Homoskedastizit¿at 1507.3.4 Kein Zusammenhang zwischenden Residualwerten und denunabh¿angigen Variablen 1527.3.5 Keine Kollinearit¿at 1537.3.6 Die Residualwerte sind normalverteilt 1617.4 Ausreisser 1698. Pfadanalyse 1858.1 Einleitung 1858.2 Transformation der Variablen 1908.2.1 Pfadanalyse mit zentrierten Variablen 1908.2.2 Pfadanalyse mit standardisierten Variablen 1918.3 Notation und Begriffe 1948.3.1 Endogene und exogene Variablen 1948.3.2 Regressions- und Pfadkoeffizienten 1958.3.3 Strukturgleichung 1958.3.4 Rekursive und nicht-rekursive Pfadmodelle 1998.4 Die Beziehung zwischen den (Ko-)Varianzen und den Parametern 2018.5 Das Sch¿atzen der Parameter 2048.5.1 Identifikation 2088.5.2 Das Prinzip der Parameter- Sch¿atzung bei der klassischen Regressionsanalyse 2118.5.3 Das Prinzip der Parameter- Sch¿atzung bei der Pfadanalyse 2128.5.4 Maximum-Likelihood-Sch¿atzfunktion 2138.6 Die Interpretation der Resultate 2188.6.1 Interpretation der standardisierten und der unstandardisierten L¿osung 2188.6.2 Direkte, indirekte und totale Effekte 2198.7 Modellevaluation 2208.7.1 Die G¿ute des gesamten Modells 2218.7.2 Die Beurteilung der einzelnen Komponenten des Modells 2288.8 Vergleich und Verbesserung von Modellen 2318.8.1 Log-Likelihood-Ratio-Chi-Quadrat- Test f¿ur den Unterschied zwischen Modellen 2318.8.2 Lagrange-Multiplier-Test f¿ur m¿ogliche Erweiterungen des Modells 2338.8.3 Reformulierung des Modells 2358.9 Spezielle Aspekte 2369. Konfirmatorische Faktorenanalyse 2399.1 Einleitung 2399.1.1 Das Messproblem 2409.1.2 Das Spezifikationsproblem 2429.2 Das Messmodell 2439.3 Die konfirmatorische Faktorenanalyse 2479.3.1 Die Festlegung einer Skala f¿ur die latenten Variablen 2489.3.2 Die Identifikation des Messmodells 2539.3.3 Die Validit¿at des Messmodells 2559.3.4 Die Zuverl¿assigkeit des Messmodells 26110. Explorative Faktorenanalyse. 26710.1 Einleitung 26710.2 Ziele der Faktorenanalyse 27010.3 Algebraische Formulierung des Grundproblems 27310.4 Arten von Faktoren 27810.5 Ablauf der Faktorenanalyse 28310.6 Das Faktorenproblem 28410.7 Geometrische Grundbegriffe 28510.7.1 Punktdarstellung im Merkmalsraum 28510.7.2 Vektordarstellung im Objektraum 29010.7.3 Zur Geometrie der Hauptkomponentenanalyse 29910.7.4 Algebraische Formulierung der Hauptkomponentenmethode 30410.7.5 Bestimmung der Anzahl zu extrahierender gemeinsamer Faktoren 30510.7.6 Die Maximum-Likelihood-Methode 30910.8 Das Kommunalit¿atenproblem 31310.9 Das Rotationsproblem. 31510.9.1 Orthogonale Rotation nach der Varimax-Methode 31710.9.2 Schiefwinklige Rotation nach der Promax-Methode 31910.10 Das Faktorenwertproblem 32310.11 Vergleich mit Regression. 32611. Strukturgleichungsmodelle 32911.1 Einleitung 32911.2 Die Teile des Strukturgleichungsmodells 33011.2.1 Die Identifikation des Gesamtmodells 33311.2.2 Spezifikationsprobleme und Interpretationsprobleme des Gesamtmodells 33411.3 Fazit 33912. Logit-Analyse 34712.1 Einleitung 34712.2 Basis-Form 34912.3 Der konventionelle regressionsanalytische Ansatz 35212.4 Alternative Ans¿atze 35812.5 Erweiterung auf mehrere unabh¿angige Variablen 36212.6 Die Kodierungsformen und Interpretation der Parameter 36212.6.1 Dummy-Kodierung 36512.6.2 Effekt-Kodierung 36812.7 Das Sch¿atzen der Parameter 37012.8 Das gewichtete Kleinste-Quadraten-Verfahren 37112.9 Das Maximum-Likelihood-Verfahren 37412.10 Die G¿ute des gesamten Modells 37512.11 Das Pr¿ufen von Hypothesen ¿uber die Parameter 37813. Log-lineare Modelle 38313.1 Einleitung 38313.2 Darstellung der Zusammenh¿ange in Form einer Kreuztabelle 38313.3 Formen der Datenerhebung 38613.3.1 Multinomiales Erhebungsschema 38613.3.2 Produktnomiales Erhebungsschema 38713.3.3 Poisson-Erhebungsschema 38813.4 Zusammenh¿ange zwischen kategorialen Variablen 38813.5 Der Chi-Quadrat-Test f¿ur die Unabh¿angigkeit zweier Variablen 39213.6 Vergleich relativer H¿aufigkeitsverteilungen 39913.6.1 Differenzen relativer H¿aufigkeiten 40013.6.2 Relatives Risiko bzw. Verh¿altnis relativer H¿aufigkeiten 40013.6.3 Odds-Ratio 40113.7 Masse f¿ur die St¿arke des Zusammenhangs 41213.7.1 Kontingenzkoeffizient 41213.7.2 Cramers V 41313.7.3 Proportionale Fehler-Reduktion 41313.7.4 Goodman und Kruskals Lambda (asymmetrisch) 41513.7.5 Goodman und Kruskals Lambda (symmetrisch) 41513.8 Ein log-lineares Modell mit zwei Variablen 41613.9 Interpretation der Parameter 41913.10 Weitere m¿ogliche log-lineare Modelle 42113.11 Verallgemeinerte Schreibweise f¿ur loglineare Modelle 42413.12 Sch¿atzung der Parameter und der erwarteten H¿aufigkeiten 42713.13 Test f¿ur die G¿ute des Modells 42813.14 Vergleich verschiedener Modelle 43013.15 Test f¿ur einzelne Parameter 43113.16 Test f¿ur den Einfluss der Haupt- und Interaktionseffekte 43213.17 Die Suche nach einem geeigneten Modell 43213.18 Leere Zellen. 43413.19 Die Verwendung log-linearer Modelle f¿ur die Analyse von Logit-Modellen 43614. Latente-Klassen-Analyse 44314.1 Einleitung 44314.2 Lokale Unabh¿angigkeit 44814.3 Formale Darstellung der Latenten-Klassen- Analyse 45214.3.1 Latente Klassenwahrscheinlichkeiten 45314.3.2 Konditionale Wahrscheinlichkeiten 45414.4 Die Sch¿atzung der Parameter 45514.5 Die Identifikation 46214.6 Die Zuordnung der Objekte zu latenten Klassen 46614.7 In wieweit stimmt unser Modell mit der Wirklichkeit ¿uberein? 47014.8 Anwendungen der Latenten-Klassen- Analyse 47514.8.1 Exkurs: Die (wirtschafts-)geographische Bedeutung der Arbeitsmoral und Berufsethik 47514.8.2 Anwendung am Beispiel zur Arbeitsmoral und Berufsethik 47714.8.3 Modelle mit einer latenten Variablen 47914.8.4 Modelle mit mehreren latenten Variablen 49114.8.5 Vergleich zwischen Gruppen 50214.9 Probleme der Latenten-Klassen-Analyse 512AnhangA. Repetitorium: Matrix-Algebra. 517A.1 Einleitung 517A.2 Allgemeines 517A.3 Definitionen 519A.4 Matrizenoperationen 523A.4.1 Addition 523A.4.2 Subtraktion 524A.4.3 Multiplikation 524A.4.4 Multiplikation von Vektoren 526A.4.5 Exkurs: Vektoren geometrisch betrachtet. 527A.4.6 Division (Inversion) 532A.4.7 Eigenwerte und Eigenvektoren 535A.4.8 Wichtigste elementare Rechenregeln f¿ur Matrizen 536A.5 Beispiele f¿ur die Verwendung von Matrizen-Algebra 537A.5.1 Berechnung der Spalten- und Zeilen-Summen und der Summe aller Matrixelemente 537A.5.2 Berechnung von Mittelwerten, Kovarianz und Korrelation mittels Matrizenrechnung 538A.5.3 Anwendung von Inversen bei der L¿osung eines linearen Gleichungssystems 540A.5.4 Diagonalisierung symmetrischer Matrizen 544A.5.5 Hauptachsentransformation 545A.6 Vektor und Matrixdifferentiation 548A.7 Ermittlung von Extrema ohne Nebenbedingungen 551A.8 Ermittlung von Extrema mit Nebenbedingungen 552B. Grundbegriffe der Testtheorie 555B.1 Einleitung 555B.2 Was wollen wir testen? 555B.3 Testverfahren 557B.4 Bemerkungen zum Gebrauch und Missbrauch statistischer Tests 568
... weniger
Autoren-Porträt von Huib Ernste
Ernste, HuibProf. Huib Ernste lehrt an der Radboud Universiteit Nijmegen Geographie.
Bibliographische Angaben
- Autor: Huib Ernste
- 600 Seiten, mit zahlreichen Abbildungen, Maße: 15,1 x 21,8 cm, Taschenbuch, Deutsch
- Verlag: VDF HOCHSCHULVERLAG AG
- ISBN-10: 382523309X
- ISBN-13: 9783825233099
- Erscheinungsdatum: 14.09.2011
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