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Christian-Dietrich Schönwiese:

Praktische Statistik für Meteorologen und Geowissenschaftler

4. verbesserte und erweiterte Auflage

2006. IX, 302 Seiten, 80 Abbildungen, 64 Tabellen, 11 Tab. im Anhang, 17x24cm, 750 g
Language: Deutsch

ISBN 978-3-443-01057-7, brosch.

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Contents

Beschreibung top ↑

Naturwissenschaftliche Fächer, in denen viele Mess- bzw. Modelldaten anfallen, erfordern eine korrekte, sinnvolle und genaue Anwendung statistischer Analysemethoden. Das gilt nicht nur für Meteorologen und alle Geowissenschaftler, an die sich dieses Buch primär richtet. Auch von anderen Naturwissenschaftlern wie Biologen sowie in den Wirtschafts- und Geisteswissenschaften kann es erfolgreich genutzt werden.

Der Autor führt zunächst in die allgemeinen Grundlagen wie auch in die „Philosophie“ und Problematik der Statistik ein. Das geschieht in einfach verständlicher Art, ohne dabei vertiefte mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Darüber hinaus werden aber auch neuere und aufwendigere Methoden wie Cluster-, EOF-, neuronale Netz- und verschiedene Aspekte der Zeitreihenanalyse behandelt und auf weiterführende Literatur hingewiesen. Viele Beispiele, durchweg einfacher Art, erläutern die Praxis der statistischen Arbeitsweise.

In der vorliegenden nun schon 4. Auflage wurde das Grundkonzept nicht mehr verändert, aber im Detail vieles verbessert und präzisiert. So sollte die „Praktische Statistik“ ein noch hilfreicherer Leitfaden sein als bisher.

Bespr.: GMIT Nr. 28 (Juni 2007), S. 79-80 top ↑

In seinem bereits in 4. Auflage erscheinenden Buch führt Schönwiese seine Leser in das so wichtige Gebiet der Statistik ein. Im Titel spricht er speziell Meteorologen und Geowissenschaftler an; fast alle über 100 Beispiele sind deren Fachgebieten entnommen. Tiefere mathematische Kenntnisse werden nicht voraus gesetzt. Der Leser, der mit dem Funktionsbegriff, der Matrizenrechnung und dem (Riemannschen) Integralbegriff vertraut ist, wird den mathematischen Ausführungen folgen können. Auf Herleitungen verzichtet der Autor und verweist auf weiterführende Literatur. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der praktischen Anwendung statistischer Methoden.

In fast allen vierzehn Kapiteln werden in einer Einführung die wesentlichen Inhalte leicht verständlich zusammengefasst.

Im ersten Kapitel "Grundlagen" wird der Leser an Hand vieler Beispiele und graphischer Darstellungen in die Statistik und ihre Begriffswelt und Methoden eingeführt.

In den nächsten Kapiteln wird der Leser zunächst mit den Begriffen der Stichprobe und der theoretischen Verteilung vertraut gemacht, um danach wichtige Schätzverfahren kennen zu lernen.

Nach einer Diskussion der Fehlerrechnung und der Repräsentanz widmet sich der Autor im achten Kapitel einer der wichtigsten Methoden: dem statistischen Test. Entsprechend der Wichtigkeit wird der Leser in einer ausführlichen Einleitung in die Gedankenwelt des Tests eingeführt. Danach werden die in der Praxis wichtigsten Tests mit ihrer Problemstellung und Anwendung vorgestellt.

Die folgenden Kapitel befassen sich mit speziellen statistischen Analyseverfahren: der Varianzund Clusteranalyse, der Korrelations- und Regressionsanalyse und der Faktorenanalyse. Auf die verschiedenen Aspekte der Verfahren wird ausführlich eingegangen und sie werden mittels vieler instruktiver Beispiele erläutert.

Ein alternatives Konzept zur Korrelations- und Regressionsanalyse stellen die neuronalen Netze dar, die den Inhalt des dreizehnten Kapitels bilden. Auch dieses Kapitel - obwohl mathematisch etwas schwieriger als die vorangegangenen - zeichnet sich durch seine übersichtliche Darstellung aus.

Das abschließende ausführliche vierzehnte Kapitel ist der Zeitreihenanalyse gewidmet. Es werden die Zeitreihencharakteristika definiert und mittels Beispielen erläutert.

Der Inhalt des Buches wird abgerundet durch eine Literatur- und Symbolliste, einem Anhang mit statistischen Tabellen und einem umfassenden Stichwortverzeichnis. Abschließend sei die ausgezeichnete Didaktik hervorgehoben, die es gerade dem "Anfänger" erleichtert, in die Statistik und ihre Methoden und Verfahren einzusteigen.

Eine Bereicherung wäre in einer nächsten Auflage eine Einführung sowohl in die Theorie der regionalisierten Variablen (Geostatistik) als auch in die Welt der Fraktale (selbstähnliche Strukturen, z.B. Wolken).

Mario Günther, Hannover

GMIT Nr. 28 (Juni 2007)

Bespr.: Zeitschrift für Geomorphologie 52/3 top ↑

Ist es schwer ein Buch zu besprechen, das seit 20 Jahren auf dem Markt ist und als Dauerbrenner im Bereich der geowissenschaftlich orientierten Statistik firmiert? Nicht wenn der Bestseller so fundierte Grundlagen bietet, wie das Buch von Christian-Dietrich Schönwiese! Bereits mehrfach überarbeitet liefert dieses Buch nun in 4. Auflage seine bewährte Zusammenstellung statistischer Basisinformationen, die für eine grundständige Statistik in geowissenschaftlichen Studiengängen unabdingbar sind.

In bewährter Manier werden die Themen unterfüttert und mit vielen Beispielen aufbereitet. Neben den Grundlagen der beschreibenden Statistik und der Stichprobenbeschreibung wird den wichtigen Kapiteln „theoretische Verteilungen“, „Hypothesenprüfung“ sowie „Fehler“ dabei breiter Raum zugestanden.

Neben so häufig angewandten Verfahren wie „Korrelation“ und „Regression“ werden auch anspruchsvollere statistische Methoden wie Cluster-, Varianz- und Faktorenanalyse sowie seit der dritten Auflage auch neuronale Netze anschaulich vorgestellt. Die sehr ausführliche Behandlung der grundlegenden Themen Korrelation und Regression ist besonders zu begrüßen, da gerade diese beiden statistischen Methoden oft zu leichtfertig angewandt werden. Eine ausführliche Erläuterung tut hier besonders Not. Der Zeitreihenanalyse wird in diesem Buch der mit Abstand breiteste Raum zugestanden. Wie könnte es aber auch anders sein bei einem so großen Kenner der Materie: Sie ist ein besonderes Steckenpferd des Autors.

Einzig nennenswerte kleinere Schwäche dieser Auflage sind die begleitend zum Buch vorgestellten EDV-Programme zur Statistik. Die Auswahl an brauchbarer Statistiksoftware ist in den vergangenen Jahren deutlich gestiegen und auch deren Benutzerfreundlichkeit hat sich wohltuend verbessert. Daher könnte die in 2006 vorbereitete und auch erschienene Auflage in diesem Punkte noch etwas aktualisiert werden.

Alles in allem aber liegt in der hier zu besprechenden vierten Auflage des Statistikklassikers wiederholt ein rundum zu empfehlendes Lehrbuch vor, das sich in möglichst vielen studentischen und geowissenschaftlichen Buchbeständen wieder finden sollte.

Hans-Joachim Rosner, Tübingen

Zeitschrift für Geomorphologie 52/3

Bespr.: Zentralblatt Geo. Pal. T. II Jg. 2007 H. 5/6 top ↑

Der Stellenwert statistischer Methoden in den Naturwissenschaften hat synchron mit der gegenwärtig andauernden explosiven „Radiation“ der Informationstechnologien eine Blüte erlebt. Dies ist leicht damit zu erklären, dass zum einen die Verwaltung und Bearbeitung großer Datenmengen kinderleicht geworden ist und zum anderen anwenderfreundliche Mathematik- und Statistikprogramme (oft sogar kostenlos wie z. B. PAST) die Möglichkeit bieten, komplexe Methoden ohne vertiefte Kenntnis des mathematischen Hintergrundes zu benutzen. Kurz gesagt: Jeder Ungeübte kann statistische Methoden anwenden. Dabei ist es erfreulich, dass sich auf dieser Grundlage eine wachsende Zahl von Naturwissenschaftlern bemüht, ihre Forschungsergebnisse auf statistisch stabilere Grundlagen zu stellen. Dies birgt natürlich gleichzeitig die Gefahr, dass man Methoden falsch oder unangemessen anwendet bzw. Ergebnisse falsch interpretiert oder uninteressante Daten mit komplizierten statistischen Methoden scheinbar aufwertet.

Das vorliegende Buch erschien in der 1. Aufl. beim selben Verlag und vom selben Autor wie 1985 (VI + 231 S., 66 S/W-Abb., 62 Tab.). Jedoch mit der Absicht verfasst, den zuvor aufgelisteten Gefahren Einhalt zu bieten, informiert es detailliert und verständlich über die gängigen Methoden. Dies ist ein anspruchsvolles Unterfangen, da in der Zwischenzeit gute Bücher in Englisch zu ähnlichen Thematiken verfasst wurden, allerdings für die biologische (ZELDITCH et al. (2004): Geometric morphometrics for biologists) (vergl. Ref. 770 und Zbl. Geol. Paläont. Teil II, 2007 (1-2), Ref. 284) beziehungsweise die paläontologische Zielgruppe (HAMMER & HARPER (2005): Paleontological data analysis) (vergl. Zbl. Geol. Paläont. Teil II, 2006 (3-4), Ref. 694).

Auf die Vorworte und das Inhaltsverzeichnis folgt eine 30seitige Einführung, wo der Verf. verschiedene Grundbegriffe der Statistik eingehend erklärt. Die beiden folgenden Kapitel widmen sich der ein- beziehungsweise mehrdimensionalen Stichprobenbeschreibung. Das vierte Kapitel behandelt theoretische Verteilungen wie Gleich-, Binomial-, Poisson- oder Normalverteilungen. Schätzverfahren, Fehlerrechnung, Repräsentanz, Hypothesenprüfungen (Tests) sowie Varianzanalysen sind die Themengebiete der Kapitel fünf bis neun. In den folgenden Kapiteln werden Clusteranalysen, Korrelation und Regression, EOF-, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, neuronale Netze sowie Zeitreihenanalysen erläutert. Das Buch schließt mit einer siebenseitigen Literaturliste, einer Symbolliste, acht Tabellenanhängen und einem Register.

Sowohl bei der Literatur als auch bei Programmen fielen dem Rez. folgende Lücken auf: Es fehlen nicht nur die beiden oben erwähnten Werke von ZELDITCH und HAMMER & HARPER, sondern auch verbreitete Programme wie PAST oder Matlab, die die Anwendung vieler im Buch aufgelisteten Methoden leicht ermöglichen.

Bei dem vorliegenden Buch handelt es sich nach Meinung des Rez. um ein klassisches deutsches Lehrbuch: Korrekt, anspruchsvoll, umfassend, aber mit trockenem, wenig ansprechendem Layout und Fremdwort-gespickten Texten, in denen sich Formeln an Tabellen und Tabellen an Diagramme reihen. Entsprechend lädt das Buch nicht zum Schmökern ein, sondern eher zum schnellen Nachschlagen und ebenso schnellen Wieder-aus-der-Hand legen. Wer Informationen über die 766 Paläontologie allgem. mathematischen Hintergründe statistischer Methoden sucht, ist mit diesem Buch gut bedient. Menschen, die der Mathematik eher mit Vorbehalten gegenüber stehen und statistische Methoden nur als Mittel zum Zweck benötigen, rät der Rez., eher zu HAMMER & HARPERs „Paleontological data analysis“ zu greifen. Inhaltlich, fachlich sowie preislich ist das vorliegende Werk jedoch im deutschen Sprachraum sicherlich unschlagbar.

C. KLUG

Zentralblatt Geo. Pal. T. II Jg. 2007 H. 5/6

Inhaltsverzeichnis top ↑

1 Grundlagen 1
1.1 Einführung 1
1.2 Grundbegriffe 7
1.3 Zahl, Größe und Skala 10
1.4 Verschachtelung phänomenologischer Größenordnungen 12
1.5 Zeitreihen 14
1.6 Häufigkeitsverteilung und Klassenbildung 15
1.7 Wahrscheinlichkeit 20
1.8 Kombinationsrechnung 27
1.9 Wahrscheinlichkeitstheorie 29
2 Eindimensionale Stichprobenbeschreibung 34
2.1 Einführung 34
2.2 Mittelungsmaße 35
2.3 Quantile 41
2.4 Variationsmaße 42
2.5 Eindimensionale Häufigkeitsverteilung 46
2.6 Momente und Erwartungswert 50
3 Mehrdimensionale Stichprobenbeschreibung 52
3.1 Einführung 52
3.2 Mehrdimensionale Mittelungsmaße 53
3.3 Mehrdimensioanle Variationsmaße 59
3.4 Empirische mehrdimensionale Häufigkeitsverteilung 62
4 Theoretische Verteilungen 65
4.1 Einführung 65
4.2 Gleichverteilung GV (Rechteckverteilung RV) 66
4.3 Binomialverteilung BV 67
4.4 Poissonverteilung PV 70
4.5 Normalverteilung NV und Standardnormalverteilung zV 72
4.6 Logarithmische Normalverteilung LNV 76
4.7 Student-Verteilung (t-Verteilung) tV 80
4.8 c2-Verteilung c2V 82
4.9 Fisher-Verteilung (F-Verteilung) FV 84
4.10 Weibull-Verteilung 85
4.11 Spezielle Verteilungen 87
4.12 Übersicht der Tabellierungsarten 90
5 Schätzverfahren 94
5.1 Einführung 94
5.2 Punktschätzung 95
5.3 Intervallschätzung: Mutungsbereiche 97
5.4 Intervallschätzung: Exspektanz 99
6 Fehlerrechnung 105
6.1 Einführung: Messung und Messfehler 105
6.2 Fehlerverteilungsgesetze 106
6.3 Fehlerschätzung 107
6.4 Fehlerübertragung 109
7 Repräsentanz .113
7.1 Repräsentanz der Punktaussage 113
7.2 Örtliche und zeitliche Repräsentanz 115
8 Hypothesenprüfungen (Prüfverfahren, Tests) 119
8.1 Einführung: Prinzip statistischer Hypothesenprüfungen 119
8.2 Auswahl spezieller Prüfverfahren 124
8.3 Vertrauensbereiche 140
9 Varianzanalyse 144
9.1 Einfache Varianzanalyse 144
9.2 Doppelte Varianzanalyse 147
9.3 Weitere varianzanalytische Prüfverfahren 150
10 Clusteranalyse 154
10.1 Einführung 154
10.2 Hierarchische Clusteranalyse 156
10.3 Modifikationen 160
11 Korrelation und Regression 163
11.1 Einführung 163
11.2 Zweidimensionale lineare Korrelation und Regression von Stichproben 168
11.3 Schätzung der Korrelation und Regression von Grundgesamtheiten 175
11.4 Verteilungsfreie Korrelationsrechnung 177
11.5 Dreidimensionale lineare Korrelations- und Regressionsrechnung 182
11.6 (D > 3) - dimensionale lineare Korrelations- und Regressionsrechnung 188
11.7 Nicht-lineare Korrelations- und Regressionsrechnung 193
11.8 Hypothesenprüfverfahren der Korrelations- und
Regressionsrechnung 200
11.9 Polynome und Transinformation 202
12 EOF-, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse 204
12.1 Einführung 204
12.2 Entwicklung empirischer Orthogonalfunktionen (EOF) 204
12.3 Anwendungen: Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse 209
12.4 Kanonische Korrelationsanalyse 210
13 Neuronale Netze 212
13.1 Einführung 212
13.2 Backpropagation 213
13.3 Alternative Netzwerke 216
14 Zeitreihenanalyse 217
14.1 Allgemeine Zeitreihencharakteristika 217
14.2 Zeitreihenhomogenität /-inhomogenität 224
14.3 Zeitreihenkorrelation 227
14.4 Trendanalyse 232
14.5 Harmonische Analyse 235
14.6 Spektrale Varianzanalyse 240
14.7 Kreuzspektrum- und Kohärenzanalyse 254
14.8 Numerische Filterung 257
14.9 Extremwertanalyse 269
Literatur (Auswahl) 274
Symbolliste 281
Tabellenanhang 287
A.1a Funktionswerte der Standardnormalverteilung (zV) 287
A.1b Quantile (Verteilungsfunktion) der Standardnormalverteilung
(zV) 288
A.1c Quantile z(a) für ein- und zweiseitigen Test 289
A.2 Gammafunktion G(x) 289
A.3 Quantile (Verteilungsfunktion) der Student-Verteilung (tV) 290
A.4 Quantile (Verteilungsfunktion) der c2-Verteikung (c2V) 291
A.5a Quantile (Verteilungsfunktion) der Fisher-Verteilung (FV)
für Si = 95% 292
A.5b Quantile (Verteilungsfunktion) der Fisher-Verteilung (FV)
für Si = 99% 293
A.6 Quantile (Verteilungsfunktion) der reduz. Weibull-Verteilung ( (RWV) 294
A.7 „Rote“ Markov-Modellspektren 295
A.8 Gewichte zur Gaußschen Tiefpaßfilterung (Auswahl) 296
Stichwortverzeichnis 297