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Produktbild: Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften

Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften

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Beschreibung

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...

Beschreibung

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.

Produktdetails

Einband

Taschenbuch
Erscheinungsdatum

17.09.2011
Abbildungen

zahlr. Abb. u. Tab.
Verlag Utb GmbH

Produktdetails

Einband

Taschenbuch
Erscheinungsdatum

17.09.2011
Abbildungen

zahlr. Abb. u. Tab.
Verlag Utb GmbH
Seitenzahl

600
Maße (L)

21,5 cm
Gewicht

982 g
Auflage

5., überarbeitete Auflage
Sprache

Deutsch
ISBN

978-3-8252-3309-9

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  • Produktbild: Angewandte Statistik in Geografie und Umweltwissenschaften
  • 1. Uberblick 1

    1.1 Einleitung 1

    1.2 Grundbegriffe 1

    1.3 Skalentypen. 6

    1.4 Relationen: Kausalit at und Kovariation 12

    1.5 Statistische Methoden: Ein erster Uberblick 19

    2. Einfache Korrelationsanalyse 27

    2.1 Einleitung 27

    2.2 Das Messen von einfachen Zusammenh angen 28

    2.3 Der einfache Korrelationskoeffizient 32

    2.3.1 Die bi-variate Normalverteilung 32

    2.3.2 Der Pearson-Produkt-Moment- Korrelationskoeffizient 40

    2.4 R uckschl usse auf die Grundgesamtheit 48

    3. Einfache Regressionsanalyse 51

    3.1 Einf uhrung 51

    3.2 Kausalit at und Geschlossenheit 53

    3.3 Regressionsanalyse und Geschlossenheit 56

    3.4 Die Sch atzung der Parameter der Regressionsgleichung 61

    3.4.1 Entscheidungskriterien f ur die Sch atzung 62

    3.4.2 Die Sch atzung der Koeffizienten 66

    3.5 Die Interpretation der Resultate 70

    3.6 Die G ute des Regressionsmodells 71

    3.6.1 Die Zerlegung der Variation 71

    3.6.2 Die Anzahl der Freiheitsgrade 75

    4. Multiple Regression und multipe Korrelation 79

    4.1 Einf uhrung 79

    4.2 Die Aufnahme zus atzlicher unabh angiger Variablen ins Modell 81

    4.3 Die graphische Darstellung der multiplen Regressionsgleichung 84

    4.4 Die Sch atzung der Koeffizienten der multiplen Regressionsgleichung 86

    4.5 Die Interpretation der Koeffizienten 88

    4.6 Der multiple Korrelationskoeffizient 91

    4.7 Der partielle Korrelationskoeffizient 94

    5. Das Schliessen auf die Grundgesamtheit bei der Regressionsanalyse 99

    5.1 Einleitung 99

    5.2 Test f ur das Bestimmtheitsmass oder Test der 'G ute' des Gesamtmodells 100

    5.3 Test f ur den Regressionskoeffizienten 102

    5.4 Test f ur die Regressionskonstante 106

    5.5 Verallgemeinertes Testverfahren f ur allgemeine lineare Hypothesen 107

    5.6 Vertrauensintervalle f ur Regressionskoeffizienten und -konstante 109

    5.7 Vertrauensintervalle f ur Vorhersagen 110

    6. Regressionsanalyse mit kategorialen unabh angigen Variablen 111

    6.1 Einleitung 111

    6.2 Regression mit kategorialen unabh angigen Variablen 112

    6.3 Regression mit metrischen und kategorialen unabh angigen Variablen 117

    6.4 Interaktionseffekte zwischen metrischen und kategorialen unabh. Variablen 118

    6.5 Wie erkennt man die Wirkung einer kategorialen Variablen? 122

    6.6 Ein Beispiel 125

    7. Uberpr ufung der Anwendungsbedingungen der Regressionsanalyse 129

    7.1 Einleitung 129

    7.2 Bedingungen der gew ohnlichen Kleinste- Quadrate-Sch atzung 130

    7.2.1 Erwartungswert der Residualwerte betr agt Null 132

    7.2.2 Keine Autokorrelation 133

    7.2.3 Homoskedastizit at 136

    7.2.4 Kein Zusammenhang zwischen der St orvariablen und den unabh angigen Variablen. 139

    7.2.5 Keine Kollinearit at 140

    7.2.6 Residualwerte sind normalverteilt 145

    7.3 Uberpr ufung der Bedingungen. 146

    7.3.1 Der Erwartungswert der Residualwerte betr agt Null 147

    7.3.2 Keine Autokorrelation 147

    7.3.3 Homoskedastizit at 150

    7.3.4 Kein Zusammenhang zwischen

    den Residualwerten und den

    unabh angigen Variablen 152

    7.3.5 Keine Kollinearit at 153

    7.3.6 Die Residualwerte sind normalverteilt 161

    7.4 Ausreisser 169

    8. Pfadanalyse 185

    8.1 Einleitung 185

    8.2 Transformation der Variablen 190

    8.2.1 Pfadanalyse mit zentrierten Variablen 190

    8.2.2 Pfadanalyse mit standardisierten Variablen 191

    8.3 Notation und Begriffe 194

    8.3.1 Endogene und exogene Variablen 194

    8.3.2 Regressions- und Pfadkoeffizienten 195

    8.3.3 Strukturgleichung 195

    8.3.4 Rekursive und nicht-rekursive Pfadmodelle 199

    8.4 Die Beziehung zwischen den (Ko-)Varianzen und den Parametern 201

    8.5 Das Sch atzen der Parameter 204

    8.5.1 Identifikation 208

    8.5.2 Das Prinzip der Parameter- Sch atzung bei der klassischen Regressionsanalyse 211

    8.5.3 Das Prinzip der Parameter- Sch atzung bei der Pfadanalyse 212

    8.5.4 Maximum-Likelihood-Sch atzfunktion 213

    8.6 Die Interpretation der Resultate 218

    8.6.1 Interpretation der standardisierten und der uns