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  <title>Statistics</title>
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  <updated>2008-06-28T19:41:50+01:00</updated>
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    <title>Gelesen: Statistical Rules of Thumb</title>
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    <published>2008-11-16T11:32:13+00:00</published>
    <updated>2008-11-16T11:32:13+00:00</updated>
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      <name>dd</name>
    </author>
    <category term="Statistics" />
    <summary type="html"><![CDATA[<p></p><p></p>
<p><span style="float:right"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/0470144483?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=0470144483"><img border="0" src="https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/41KaQPVE85L._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=0470144483" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Gerald van Belle, Prof. für Biostatistik, legt mit Statistical Rules of Thumb einen praktischen Ratgeber für die statistische Praxis in bereits der zweiten Auflage vor. Das Buch ist thematisch gegliedert und jede Regel wird nicht nur motiviert sondern auch theoretisch hergeleitet. Van Belle hat einen sehr angenehmen Stil und trotz der eher trockenen Natur des Stoffes ist man verleitet, das kleine Büchlein von Anfang bis Ende zu lesen.</p>
<p>Das Buch ist nicht für den Anfänger, sondern wirklich für den Praktiker gedacht, dessen Handwerk sich hauptsächlich um die Anwendung der statistischen Methoden dreht. Rules of Thumb ist kein Lehrbuch und definitiv nicht die letzte Instanz zu theoretischen Fragen. Es bietet jedoch einen interessanten Überblick über die typischen Fragen, die sich bei der täglichen Anwendung von statistischen Methoden ergibt. </p>
<p>Leider hat das Lektorat an einigen Stellen versagt. Bedauerlich, wenn man bedenkt, dass dies bereits die zweite Auflage ist. Nicht selten sind Sätze unvollständig (Worte fehlen) oder übervollständig (Worte sind zuviel/doppelt). Das Formelwerk ist jedoch korrekt.</p>
<p>Für mich war bezeichnet, dass ich es hier schon wieder mit einem Biostatistiker zu tun habe. Ich als Ökonom mit einem (Ausbildungs-)Schwerpunkt in der Ökonometrie wende mich in meiner Arbeit immer häufiger den Methoden der Biostatistik zu. Nun gut, als Verhaltensökonom sind die sonst typischen Zeitreihenmodelle der Ökonometrie eher unbrauchbar, aber auch die Mikroökonometrie hinkt ein wenige der Biostatistik hinterher.</p>
    ]]></summary>
    <content type="html"><![CDATA[<p></p><p><span style="float:right"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/0470144483?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=0470144483"><img border="0" src="https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/41KaQPVE85L._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=0470144483" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Gerald van Belle, Prof. für Biostatistik, legt mit Statistical Rules of Thumb einen praktischen Ratgeber für die statistische Praxis in bereits der zweiten Auflage vor. Das Buch ist thematisch gegliedert und jede Regel wird nicht nur motiviert sondern auch theoretisch hergeleitet. Van Belle hat einen sehr angenehmen Stil und trotz der eher trockenen Natur des Stoffes ist man verleitet, das kleine Büchlein von Anfang bis Ende zu lesen.</p>
<p>Das Buch ist nicht für den Anfänger, sondern wirklich für den Praktiker gedacht, dessen Handwerk sich hauptsächlich um die Anwendung der statistischen Methoden dreht. Rules of Thumb ist kein Lehrbuch und definitiv nicht die letzte Instanz zu theoretischen Fragen. Es bietet jedoch einen interessanten Überblick über die typischen Fragen, die sich bei der täglichen Anwendung von statistischen Methoden ergibt. </p>
<p>Leider hat das Lektorat an einigen Stellen versagt. Bedauerlich, wenn man bedenkt, dass dies bereits die zweite Auflage ist. Nicht selten sind Sätze unvollständig (Worte fehlen) oder übervollständig (Worte sind zuviel/doppelt). Das Formelwerk ist jedoch korrekt.</p>
<p>Für mich war bezeichnet, dass ich es hier schon wieder mit einem Biostatistiker zu tun habe. Ich als Ökonom mit einem (Ausbildungs-)Schwerpunkt in der Ökonometrie wende mich in meiner Arbeit immer häufiger den Methoden der Biostatistik zu. Nun gut, als Verhaltensökonom sind die sonst typischen Zeitreihenmodelle der Ökonometrie eher unbrauchbar, aber auch die Mikroökonometrie hinkt ein wenige der Biostatistik hinterher.</p>
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    <title>Gesichtet: guesstimation</title>
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    <published>2008-07-25T13:37:17+01:00</published>
    <updated>2008-07-25T13:37:17+01:00</updated>
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    </author>
    <category term="Numbers" />
    <category term="Statistics" />
    <summary type="html"><![CDATA[<p></p><p></p>
<p><span style="float:left"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/0691129495?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=0691129495"><img border="0" src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/31UcyIW2xQL._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=0691129495" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Eins vielleicht gleich vorweg: Weinsteins und Adams Guesstimation weder löst noch versucht es die Probleme der Welt zu lösen. Der Untertitel des Buches ist wohl eher der Inspiration eines Marketingmitarbeiters des Verlages entsprungen.</p>
<p>Guesstimation ist ein kleines und auf seine besondere Weise unterhaltsames Buch, welches mittels sehr vieler Beispiele das Schätzen von Größenordnungen im alltäglichen Leben erklärt und damit vereinfacht. Statt eine unbekannte Größe aus dem Nichts heraus zu erraten, wird empfohlen über eine Kette logischer quantitativer Zusammenhänge zu einer wohlfundierten Vermutung zu gelangen. Die so geschätzten Werte liegen stets im Bereich der gleichen Zehnerpotenz des wahren Wertes. Eine Größenordnung, die für eine wohlfundierte Vermutung völlig ausreichend ist. Wer mehr als eine Überschlagszahl benötigt, muß sich eben genaueres Zahlenmaterial organisieren.</p>
<p>Unterhaltsam ist das Buch aufgrund der vielen informativen Beispiele -- unterhaltsame Trivialitäten. Das Buch eignet sich jedoch nicht für ein lineares Lesen am Stück. In der Masse verlieren die Beispiele an Charme. Aber um z.B. auf einer Zugreise für ein wenig Kurzweil zu sorgen, eignet sich das kleine Büchlein hervorragend.</p>
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    <content type="html"><![CDATA[<p></p><p><span style="float:left"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/0691129495?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=0691129495"><img border="0" src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/31UcyIW2xQL._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=0691129495" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Eins vielleicht gleich vorweg: Weinsteins und Adams Guesstimation weder löst noch versucht es die Probleme der Welt zu lösen. Der Untertitel des Buches ist wohl eher der Inspiration eines Marketingmitarbeiters des Verlages entsprungen.</p>
<p>Guesstimation ist ein kleines und auf seine besondere Weise unterhaltsames Buch, welches mittels sehr vieler Beispiele das Schätzen von Größenordnungen im alltäglichen Leben erklärt und damit vereinfacht. Statt eine unbekannte Größe aus dem Nichts heraus zu erraten, wird empfohlen über eine Kette logischer quantitativer Zusammenhänge zu einer wohlfundierten Vermutung zu gelangen. Die so geschätzten Werte liegen stets im Bereich der gleichen Zehnerpotenz des wahren Wertes. Eine Größenordnung, die für eine wohlfundierte Vermutung völlig ausreichend ist. Wer mehr als eine Überschlagszahl benötigt, muß sich eben genaueres Zahlenmaterial organisieren.</p>
<p>Unterhaltsam ist das Buch aufgrund der vielen informativen Beispiele -- unterhaltsame Trivialitäten. Das Buch eignet sich jedoch nicht für ein lineares Lesen am Stück. In der Masse verlieren die Beispiele an Charme. Aber um z.B. auf einer Zugreise für ein wenig Kurzweil zu sorgen, eignet sich das kleine Büchlein hervorragend.</p>
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    <title>Gesichtet: Creating More Effective Graphs</title>
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    <published>2008-06-08T17:36:46+01:00</published>
    <updated>2008-06-28T19:41:50+01:00</updated>
    <author>
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    <category term="Guide" />
    <category term="Statistics" />
    <category term="Typography" />
    <summary type="html"><![CDATA[<p></p><p></p>
<p><span style="float:right"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/047127402X?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=047127402X"><img border="0" src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/4106F3K0RDL._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=047127402X" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Naomi Robbins  liefert mit ihrem Buch Creating More Effective Graphs eine gelungene Übersicht über gute graphische Darstellungen von Zahlenmaterial. Hierbei bespricht sie jeweils auch kurz die üblichen Kardinalfehler und erläutert warum eine andere Darstellung besser ist. Didaktisch sinnvoll steigt der Komplexitätsgrad der Darstellungen nur langsam an. </p>
<p>Die Nähe zu Cleveland und Tufte ist deutlich und wird auch nicht verschwiegen. Bereits im Vorwort wird auf die beiden Größen der visuellen Datenaufbereitung verwiesen. Creating More Effective Graphs ist damit auch nicht als Ersatz, sondern als einführende Ergänzung zu den Standardwerken von Cleveland und Tufte zu verstehen.</p>
    ]]></summary>
    <content type="html"><![CDATA[<p></p><p><span style="float:right"><a href="http://www.amazon.de/gp/product/047127402X?ie=UTF8&amp;tag=economicscien-21&amp;linkCode=as2&amp;camp=1638&amp;creative=6742&amp;creativeASIN=047127402X"><img border="0" src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/4106F3K0RDL._SL160_.jpg" /></a><img src="http://www.assoc-amazon.de/e/ir?t=economicscien-21&amp;l=as2&amp;o=3&amp;a=047127402X" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /></span>Naomi Robbins  liefert mit ihrem Buch Creating More Effective Graphs eine gelungene Übersicht über gute graphische Darstellungen von Zahlenmaterial. Hierbei bespricht sie jeweils auch kurz die üblichen Kardinalfehler und erläutert warum eine andere Darstellung besser ist. Didaktisch sinnvoll steigt der Komplexitätsgrad der Darstellungen nur langsam an. </p>
<p>Die Nähe zu Cleveland und Tufte ist deutlich und wird auch nicht verschwiegen. Bereits im Vorwort wird auf die beiden Größen der visuellen Datenaufbereitung verwiesen. Creating More Effective Graphs ist damit auch nicht als Ersatz, sondern als einführende Ergänzung zu den Standardwerken von Cleveland und Tufte zu verstehen.</p>
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