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Statistics for Innovation I: SIS 2025, Short Papers, Plenary, Specialized, and Solicited Sessions (Italian Statistical Society Series on Advances in Statistics)
by Enrico Di Bella Vincenzo Gioia Corrado Lagazio Susanna ZaccarinThis book presents peer-reviewed short papers on methodological and applied statistical research presented at the Italian Statistical Society&’s international conference on &“Statistics for Innovation&”, SIS 2025, held in Genoa, Italy, June 16-18, 2025. It is the first of four volumes, featuring invited contributions presented in the Plenary, Specialized and Solicited Sessions. Providing a comprehensive overview of innovations in modern statistical methods and applications, the volumes address a large number of topics of current interest, contributing to a rapid dissemination of quantitative methods for data analysis across the various fields of scientific research and social life. The volumes underpin the role of statistics and data science in fostering innovation in numerous fields, including business, industry, finance, technology, environment, health and medicine, official statistics, public policy, welfare, social issues and sustainable development. One of the aims of the Italian Statistical Society (SIS) is to promote scientific activities for the development of statistical sciences. Together with the biennial international Scientific Meeting, the intermediate international statistical conferences on a particular topic of interest represent the Society&’s most important events which bring together national and international researchers and professionals to exchange ideas and discuss recent advances and developments in theoretical and applied statistics.
Statistics for Innovation III: SIS 2025, Short Papers, Contributed Sessions 2 (Italian Statistical Society Series on Advances in Statistics)
by Enrico Di Bella Vincenzo Gioia Corrado Lagazio Susanna ZaccarinThis book presents peer-reviewed short papers on methodological and applied statistical research presented at the Italian Statistical Society&’s international conference on &“Statistics for Innovation&”, SIS 2025, held in Genoa, Italy, June 16-18, 2025. It is the third of four volumes, featuring the second part of the contributions presented in the Contributed Sessions. Providing a comprehensive overview of innovations in modern statistical methods and applications, the volumes address a large number of topics of current interest, contributing to a rapid dissemination of quantitative methods for data analysis across the various fields of scientific research and social life. The volumes underpin the role of statistics and data science in fostering innovation in numerous fields, including business, industry, finance, technology, environment, health and medicine, official statistics, public policy, welfare, social issues and sustainable development. One of the aims of the Italian Statistical Society (SIS) is to promote scientific activities for the development of statistical sciences. Together with the biennial international Scientific Meeting, the intermediate international statistical conferences on a particular topic of interest represent the Society&’s most important events which bring together national and international researchers and professionals to exchange ideas and discuss recent advances and developments in theoretical and applied statistics.
Statistics for Innovation IV: SIS 2025, Short Papers, Contributed Sessions 3 (Italian Statistical Society Series on Advances in Statistics)
by Enrico Di Bella Vincenzo Gioia Corrado Lagazio Susanna ZaccarinThis book presents peer-reviewed short papers on methodological and applied statistical research presented at the Italian Statistical Society&’s international conference on &“Statistics for Innovation&”, SIS 2025, held in Genoa, Italy, June 16-18, 2025. It is the last of four volumes, featuring the third part of the contributions presented in the Contributed Sessions. Providing a comprehensive overview of innovations in modern statistical methods and applications, the volumes address a large number of topics of current interest, contributing to a rapid dissemination of quantitative methods for data analysis across the various fields of scientific research and social life. The volumes underpin the role of statistics and data science in fostering innovation in numerous fields, including business, industry, finance, technology, environment, health and medicine, official statistics, public policy, welfare, social issues and sustainable development. One of the aims of the Italian Statistical Society (SIS) is to promote scientific activities for the development of statistical sciences. Together with the biennial international Scientific Meeting, the intermediate international statistical conferences on a particular topic of interest represent the Society&’s most important events which bring together national and international researchers and professionals to exchange ideas and discuss recent advances and developments in theoretical and applied statistics.
Statistics for Machine Learning
by Pratap DangetiBuild Machine Learning models with a sound statistical understanding. About This Book • Learn about the statistics behind powerful predictive models with p-value, ANOVA, and F- statistics. • Implement statistical computations programmatically for supervised and unsupervised learning through K-means clustering. • Master the statistical aspect of Machine Learning with the help of this example-rich guide to R and Python. Who This Book Is For This book is intended for developers with little to no background in statistics, who want to implement Machine Learning in their systems. Some programming knowledge in R or Python will be useful. What You Will Learn • Understand the Statistical and Machine Learning fundamentals necessary to build models • Understand the major differences and parallels between the statistical way and the Machine Learning way to solve problems • Learn how to prepare data and feed models by using the appropriate Machine Learning algorithms from the more-than-adequate R and Python packages • Analyze the results and tune the model appropriately to your own predictive goals • Understand the concepts of required statistics for Machine Learning • Introduce yourself to necessary fundamentals required for building supervised & unsupervised deep learning models • Learn reinforcement learning and its application in the field of artificial intelligence domain In Detail Complex statistics in Machine Learning worry a lot of developers. Knowing statistics helps you build strong Machine Learning models that are optimized for a given problem statement. This book will teach you all it takes to perform complex statistical computations required for Machine Learning. You will gain information on statistics behind supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and more. Understand the real-world examples that discuss the statistical side of Machine Learning and familiarize yourself with it. You will also design programs for performing tasks such as model, parameter fitting, regression, classification, density collection, and more. By the end of the book, you will have mastered the required statistics for Machine Learning and will be able to apply your new skills to any sort of industry problem. Style and approach This practical, step-by-step guide will give you an understanding of the Statistical and Machine Learning fundamentals you'll need to build models.
Statistics for Managers Using Microsoft Excel
by David Levine David Stephan Kathryn Szabat<p>For undergraduate business statistics courses. Analyzing the Data Applicable to Business. This text is the gold standard for learning how to use Microsoft Excel® in business statistics, helping students gain the understanding they need to be successful in their careers. The authors present statistics in the context of specific business fields; full chapters on business analytics further prepare students for success in their professions. Current data throughout the text lets students practice analyzing the types of data they will see in their professions. The friendly writing style include tips throughout to encourage learning. <p>The book also integrates PHStat, an add-in that bolsters the statistical functions of Excel.</p>
Statistics for Psychology Research: A Short Guide Using Excel
by Adam T. Hutcheson Kristina Groce BrownThis book aims to help psychology students build their skills to conduct research and analyses using Microsoft Excel’s Data Analysis Toolpak. Concise yet comprehensive, this accessible textbook walks students through basic research methodology, central tendency, variability, standardized scores, t-tests (independent and related samples), One-way Analysis of Variance (between-groups and repeated measures), the Pearson correlation, and Chi Square analyses. Each chapter includes examples of research questions to be addressed, the rationale for the analysis, a step-by-step analysis of the dataset in equation format and using Microsoft Excel, and how to present results in APA (7th Edition) style. The extensive didactic material encompasses end-of-chapter questions, learning outcomes, sidebar boxes with common mistakes to avoid, and biographical sketches of those who developed research methods and statistical techniques. Students and instructors will also benefit from a companion website where PowerPoint slides and additional exercises, datasets, and resources are available. Ideal for undergraduate psychology courses, this textbook can also be of use for those interested in learning more about statistical research and its practical application at university and beyond. Test your knowledge with questions and answers about the book with Springer Nature Flashcards.
Statistics in Precision Health: Theory, Methods and Applications (ICSA Book Series in Statistics)
by Ding-Geng Chen Yichuan ZhaoThis book discusses statistical methods and their innovative applications in precision health. It serves as a valuable resource to foster the development of this growing field within the context of the big data era. The chapters cover a wide range of topics, including foundational principles, statistical theories, new procedures, advanced methods, and practical applications in precision medicine. Particular attention is devoted to the interplay between precision health, big data, and mobile health research, while also exploring precision medicine's role in clinical trials, electronic health record data analysis, survival analysis, and genomic studies. Targeted at data scientists, statisticians, graduate students, and researchers in academia, industry, and government, this book offers insights into the latest advances in personalized medicine using advanced statistical techniques.
Statistics in a Nutshell: A Desktop Quick Reference (In A Nutshell (o'reilly) Ser.)
by Sarah BoslaughNeed to learn statistics for your job? Want help passing a statistics course? Statistics in a Nutshell is a clear and concise introduction and reference for anyone new to the subject. Thoroughly revised and expanded, this edition helps you gain a solid understanding of statistics without the numbing complexity of many college texts.Each chapter presents easy-to-follow descriptions, along with graphics, formulas, solved examples, and hands-on exercises. If you want to perform common statistical analyses and learn a wide range of techniques without getting in over your head, this is your book.Learn basic concepts of measurement and probability theory, data management, and research designDiscover basic statistical procedures, including correlation, the t-test, the chi-square and Fisherâ??s exact tests, and techniques for analyzing nonparametric dataLearn advanced techniques based on the general linear model, including ANOVA, ANCOVA, multiple linear regression, and logistic regressionUse and interpret statistics for business and quality improvement, medical and public health, and education and psychologyCommunicate with statistics and critique statistical information presented by others
Statistics with Julia: Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence (Springer Series in the Data Sciences)
by Yoni Nazarathy Hayden KlokThis monograph uses the Julia language to guide the reader through an exploration of the fundamental concepts of probability and statistics, all with a view of mastering machine learning, data science, and artificial intelligence. The text does not require any prior statistical knowledge and only assumes a basic understanding of programming and mathematical notation. It is accessible to practitioners and researchers in data science, machine learning, bio-statistics, finance, or engineering who may wish to solidify their knowledge of probability and statistics. The book progresses through ten independent chapters starting with an introduction of Julia, and moving through basic probability, distributions, statistical inference, regression analysis, machine learning methods, and the use of Monte Carlo simulation for dynamic stochastic models. Ultimately this text introduces the Julia programming language as a computational tool, uniquely addressing end-users rather than developers. It makes heavy use of over 200 code examples to illustrate dozens of key statistical concepts. The Julia code, written in a simple format with parameters that can be easily modified, is also available for download from the book’s associated GitHub repository online.See what co-creators of the Julia language are saying about the book:Professor Alan Edelman, MIT: With “Statistics with Julia”, Yoni and Hayden have written an easy to read, well organized, modern introduction to statistics. The code may be looked at, and understood on the static pages of a book, or even better, when running live on a computer. Everything you need is here in one nicely written self-contained reference. Dr. Viral Shah, CEO of Julia Computing: Yoni and Hayden provide a modern way to learn statistics with the Julia programming language. This book has been perfected through iteration over several semesters in the classroom. It prepares the reader with two complementary skills - statistical reasoning with hands on experience and working with large datasets through training in Julia.
Statistics, New Empiricism and Society in the Era of Big Data (SpringerBriefs in Statistics)
by Giuseppe ArbiaThis book reveals the myriad aspects of Big Data collection and analysis, by defining and clarifying the meaning of Big Data and its unique characteristics in a non-technical and easy-to-follow way. Moreover, it discusses critical issues and problems related to the Big Data revolution and their implications for both Statistics as a discipline and for our everyday lives. The author identifies various problems and limitations in the quantitative analysis of Big Data, with regard to e.g. its volume, velocity and variety, as well as its reliability and veridicity. Dedicated chapters focus on the epistemological aspects of data-based knowledge and ethical aspects of the use of Big Data, while also addressing paradigmatic cases such as Cambridge Analytica and the use of data from social networks to influence election outcomes.
Statistics, Society and Environment: 35th FNE, Cuernavaca, Mexico, September 27-29, 2023 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics #479)
by Ruth Fuentes-García J. Andrés Christen Gabriel Núñez-Antonio Sergio Pérez Alan Riva-PalacioThis volume features a collection of peer-reviewed contributions from the biannual conference organized by the Mexican Statistical Society, held in Cuernavaca, Mexico, from September 27-29, 2023. Statistical research in Latin America is vibrant and far-reaching, with extensive networks both within the region and beyond. However, much of this work is published in Spanish, limiting access for a broader audience. This volume aims to bridge that gap by presenting selected research from Latin American scholars and their collaborators to a wider readership. Academics will find value in the latest methodological advancements, while practitioners from various fields may discover innovative tools for data analysis. The volume places special emphasis on environmental statistics and applications that address societal issues or directly model social phenomena.
Statistik
by Hans-Joachim MittagBeim Multimedia-Comenius-Wettbewerb 2011 ausgezeichnet, bietet das Lehrbuch als Kombination aus Druckwerk und interaktiver Online-Fassung eine gelungene Einführung in die Statistik. Das Anwendungsspektrum der Statistik wird anhand aktueller Beispiele illustriert, die statistischen Konzepte in Grafiken visualisiert. Der Band enthält viele Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen. Die überarbeitete 2. Auflage wird durch neue interaktive Experimente und tongestützte Animationen ergänzt und bietet frei zugängliche Multimedia-Ressourcen im Internet.
Statistik angewandt mit Excel: Datenanalyse ist (k)eine Kunst
by Franz KronthalerDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit Excel beinahe mühelos Informationen aus Daten gewinnen und Datensätze systematisch analysieren können. Beides ist (k)eine Kunst! Die statistischen Methoden werden anhand eines einzigen Datensatzes vorgestellt und diskutiert. So wird deutlich, wie die Methoden aufeinander aufbauen und nach und nach immer mehr Informationen aus den Daten entnommen werden können. Die verwendeten Funktionen von Excel werden dabei ausführlich erklärt – die Vorgehensweise lässt sich daher leicht auf andere Datensätze übertragen. Verschiedene didaktische Elemente erleichtern die Orientierung und das Arbeiten mit dem Buch: An den Checkpoints sind die wichtigsten Aspekte aus jedem Kapitel kurz zusammengefasst. In der Rubrik Freak-Wissen werden weiterführende Aspekte angesprochen, um Lust auf mehr zu machen. Alle Beispiele werden mit Hand und Excel gerechnet. Zahlreiche Anwendungen und Lösungen sowie weitere Datensätze stehen auf der Internetplattform des Autors zur Verfügung. Passende Foliensätze sind für Lehrende auf der Verlagsseite des Buchs abrufbar. Für die zweite Auflage wurde das Buch vollständig auf Excel 2019 umgestellt und aktualisiert. Darüber hinaus wurden Abschnitte zu Preis- und Mengenindizes, Teststärke sowie ein Kapitel zu Varianzanalyse ergänzt.
Statistik angewandt mit dem R Commander: Datenanalyse ist (k)eine Kunst
by Franz KronthalerDieses Buch zeigt IDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit dem R Commander beinahe mühelos Informationen aus Daten gewinnen und Datensätze systematisch analysieren können. Beides ist (k)eine Kunst! Die statistischen Methoden werden anhand eines einzigen Datensatzes vorgestellt und diskutiert. So wird deutlich, wie die Methoden aufeinander aufbauen und nach und nach immer mehr Informationen aus den Daten entnommen werden können. Die verwendeten Funktionen von R und dem R Commander werden dabei ausführlich erklärt – die Vorgehensweise lässt sich leicht auf andere Datensätze übertragen. Das Buch liefert somit eine einfache Einführung in eine professionelle und kostenfreie Statistiksoftware.Verschiedene didaktische Elemente erleichtern die Orientierung und das Arbeiten mit dem Buch: An den Checkpoints sind die wichtigsten Aspekte aus jedem Kapitel kurz zusammengefasst. In der Rubrik Freak-Wissen werden weiterführende Aspekte angesprochen, um Lust auf mehr zu machen. Alle Beispiele werden mit Hand und mit R bzw. mit dem R Commander gerechnet. Zahlreiche Anwendungen und Lösungen sowie weitere Datensätze stehen auf der Internetplattform des Autors zur Verfügung. Passende Foliensätze sind für Lehrende auf der Verlagsseite des Buchs abrufbar. Für die zweite Auflage wurde das Buch aktualisiert und ergänzt - etwa um Abschnitte zu ANOVA, Effektstärke, Preis- und Mengenindizes sowie um Übungen, insbesondere solche mit echten Daten.
Statistik für Ökonomen
by Riza Öztürk Wolfgang KohnDie Autoren erläutern in einer anschaulichen, anwendungsorientierten und kompakten Darstellung alle elementaren statistischen Verfahren, die in der Ökonomie angewendet werden - ergänzt durch zahlreiche Beispiele und Übungen. Der Text enthält Programmanweisungen sowohl für das Statistikprogramm R (Open-Source-Progamm) als auch für SPSS. Das Buch richtet sich an Studierende, die sich in wirtschaftswissenschaftlich ausgerichteten Studiengängen mit Statistik beschäftigen.
Statistik für Ökonomen: Datenanalyse mit R und SPSS
by Riza Öztürk Wolfgang KohnIn diesem anwendungsorientierten Lehrbuch werden kompakt alle elementaren statistischen Verfahren für die Ökonomie anschaulich erklärt. Der leicht verständliche Text ist mit vielen Beispielen und Übungen ergänzt. Die praxisnahe Darstellung der Methoden wird durch die Erklärung und Anwendung der Statistikprogramme R (Open-Source-Progamm) und SPSS vervollständigt. Im Text sind für beide Programme viele Programmanweisungen enthalten. Zielgruppe sind insbesondere wirtschaftswissenschaftlich orientierte Studierende.Für die 4. Auflage wurde das Buch überarbeitet und ergänzt. Leser des gedruckten Buchs erhalten nun in der Springer Nature Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf 99 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.
Statistik mit Excel für Dummies (Für Dummies)
by Joseph SchmullerStatistiken und Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten begegnen uns heute überall: Die Umsatzentwicklung in Unternehmen, Hochrechnungen für Wahlergebnisse, PISA-Ergebnisse fünfzehnjähriger Schüler sind nur drei von zahlreichen Beispielen. Joseph Schmuller zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie die Zahlen in den Griff bekommen und Daten, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten richtig lesen und interpretieren. Dafür brauchen Sie keinen Statistikkurs zu belegen und kein Mathegenie zu sein. Für alles gibt es in Excel die passende Funktion und das passende Werkzeug. So können Sie Theorie und Praxis sofort miteinander verbinden.
Statistik mit R für Dummies (Für Dummies)
by Joseph SchmullerAls angehender Wissenschaftler, Manager oder Unternehmensberater sind Sie darauf angewiesen, Daten mit statistischen Methoden fehlerfrei auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend darzustellen? Statistik ist allerdings nicht gerade Ihr Fachgebiet? Dann ist dieses Buch genau richtig für Sie. In jedem Kapitel führt der Autor eine statistische Methode vor und erklärt, was man an den Ergebnissen ablesen kann und was nicht. Unmittelbar im Anschluss beschreibt er, wie man die Methode in R implementiert. Denn R lässt mit den dazugehörigen Paketen keine Wünsche in der Statistik offen. In der Regel genügen wenige Zeilen Programmcode. Und das Beste ist: Die statistischen Pakete von R sind kostenlos. Dieses Buch hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Datenmüll zu vermeiden.
Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies (Für Dummies)
by Jürgen FaikReale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.
Statistik und maschinelles Lernen: Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
by Markus Reiß Mathias Trabs Moritz Jirak Konstantin KrenzDieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
Statistik – wie und warum sie funktioniert: Ein mathematisches Lesebuch mit einer Einführung in R
by Jörg BewersdorffTypische Argumentationen der Mathematischen Statistik werden exemplarisch erläutert: Warum kann aus den Ergebnissen einer Stichprobenuntersuchung auf die Gesamtheit geschlossen werden? Welche Ungenauigkeiten und Unsicherheiten sind dabei möglich? Wie und warum können zufallsbedingte Abweichungen mit mathematischen Methoden analysiert werden? Das Buch ist nicht im klassischen Satz-Beweis-Stil geschrieben. Aufgaben und Schaubilder verdeutlichen die möglichst weitgehend verbal beschriebenen Gedankengänge. "Symbol-Gräber" gibt es nicht. Wichtige Sachverhalte werden mehrfach wiederholt. Einführende Motivationen und abschließende Resümees runden die Darstellungen ab.
Statistik-Workshop für Programmierer
by Allen B. DowneyWenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Statistisches und maschinelles Lernen: Gängige Verfahren im Überblick
by Stefan RichterDieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten – ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.
Status Update
by Alice E. MarwickSocial media technologies such as YouTube, Twitter, and Facebook promised a new participatory online culture. Yet, technology insider Alice Marwick contends in this insightful book, "Web 2.0" only encouraged a preoccupation with status and attention. Her original research--which includes conversations with entrepreneurs, Internet celebrities, and Silicon Valley journalists--explores the culture and ideology of San Francisco's tech community in the period between the dot com boom and the App store, when the city was the world's center of social media development. Marwick argues that early revolutionary goals have failed to materialize: while many continue to view social media as democratic, these technologies instead turn users into marketers and self-promoters, and leave technology companies poised to violate privacy and to prioritize profits over participation. Marwick analyzes status-building techniques--such as self-branding, micro-celebrity, and life-streaming--to show that Web 2.0 did not provide a cultural revolution, but only furthered inequality and reinforced traditional social stratification, demarcated by race, class, and gender.
Stay Alive in Minecraft! (GamesMaster Presents)
by Future Future PublishingDefeat the Creepers! Discover the best ways to protect yourself and stay safe in Minecraft.Will you survive the night? The world of Minecraft is a place of wonder, discovery, and most of all: fun! But it can also be dangerous, even for the most battle-hardened players. Stay Alive in Minecraft! will keep you one step ahead of all the nasty mobs and creatures who might try to bring your adventure to a premature end. Filled with breakdowns of the best gear, combat tips, and advice from veteran players and streamers, this is the one book you'll need to survive in the crazy world of Minecraft. Includes full-color images and step-by-step instructions. 100% unofficial. Created by Future Magazine and GamesMaster, leaders in video game publishing.