Parametrische Statistik Verteilungen, maximum likelihood und GLM in
Beispielreich baut das Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen großen Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. D
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Statistik und ihre Anwendungen
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Carsten F. Dormann
Parametrische Statistik Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R
Carsten F. Dormann Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Freiburg, Deutschland
ISBN 978-3-642-34785-6 DOI 10.1007/978-3-642-34786-3
ISBN 978-3-642-34786-3 (eBook)
Mathematics Subject Classification (2010): 62-01, 62Fxx, 62P10, 62P12 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer Spektrum © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Springer Spektrum ist eine Marke von Springer DE. Springer DE ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media www.springer-spektrum.de
Vorwort
Science is institutionalised scepticism. Marc Rees, Astronomer Royal
Statistik, in meinem Verständnis, ist der formalisierte Versuch, sich nicht durch Artefakte, Zufall und Voreingenommenheit von echtem Erkenntnisgewinn abbringen zu lassen. Sie ist das systematische Zweifeln an den eigenen (und anderer) Daten. Wer als Wissenschaftler sich selbst gegenüber ehrlich ist, der will nicht einem Rauschen oder einer Tautologie1 aufsitzen. Jeder Datensatz hat irgendein Muster. Statistik stellt die Werkzeuge bereit zu testen, ob dieses Muster belastbar ist. Deshalb ist Churchills Ausspruch „Trau keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast!“ ärgerlich. Er diskreditiert den StatistikBetreiber als jemand, der nur Unterschiede finden will. Grundvoraussetzung ist Ehrlichkeit. Wer sich selbst und andere betrügen will, sollte seine Daten erfinden; mit aufwändiger Statistik zu lügen ist selbstverständlich möglich, aber ineffizient. Nur ein selbstkritischer, zweifelnder Geist wird Statistik sinnvoll einsetzen – und einE guteR WissenschaftlerIn.2 Nur für diese Menschen ist das vorliegende Machwerk gedacht. Dieses Buch wendet sich an Laien ohne Vorkenntnisse, die, freiwillig oder gezwungenermaßen, die Grundlagen typischer statistischer Verfahren verstehen und anzuwenden lernen wollen. Der typische Leser ist ein Student im Grundstudium/BSc in einem umweltwissenschaftlichen Fachgebiet oder eine wissenschaftlich orientierte Person, die sich den statistischen Arbeitsbereich von der Pike
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