Christian Heumann Knihy

Focusing on essential concepts of statistical thinking, this introductory textbook covers descriptive, inductive, and exploratory statistical methods. It guides readers through quantitative data analysis, emphasizing its importance in experimental sciences and interdisciplinary research. Key issues addressed include assessing data credibility, analyzing results, evaluating reliability, and drawing accurate conclusions, making it a crucial resource for anyone involved in scientific studies.

Dieses Buch kombiniert Konzepte der stochastischen Modellbildung und statistischen Analyse mit aktuariellen Anwendungen. Es bietet eine verständliche Darstellung von Themen wie Risikobewertung, Datenanalyse, stochastischen Prozessen und mehr, unterstützt durch zahlreiche Beispiele aus der aktuariellen Praxis.

Marginale Regressionsmodelle sind geeignet, den Einfluß von Kovariablen auf multivariate, korrelierte Responsevariablen zu modellieren. Dieser Modelltyp ist besonders nützlich für die Analyse von Panel- und Clusterdaten. Die Arbeit beschäftigt sich speziell mit vollen Likelihoodansätzen bei kategorialen Responsevariablen. Die Kovariablen dürfen dabei auch stetig sein. Schwerpunkte sind die Behandlung der verschiedenen Parametrisierungsmöglichkeiten und die Gewinnung von Maximum-Likelihood-Schätzungen. Die Methoden werden anschließend zur Analyse eines großen Datensatzes aus der Praxis verwendet und gegenübergestellt. Zusätzlich wird ein für Querschnittsdaten bekanntes statistisches Verfahren zur Modelldiagnose auf den Fall korrelierter Responsevariablen adaptiert und umgesetzt.