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Angewandte Statistik Eine Einführung mit Programmbeispielen in SAS

Aus der Reihe Statistik und ihre Anwendungen

44,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.09.2003

Abbildungen

XI, 393 S.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

393

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,3 cm

Gewicht

616 g

Auflage

1. Auflage 1995. Nachdruck 2003

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-40580-1

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.09.2003

Abbildungen

XI, 393 S.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

393

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,3 cm

Gewicht

616 g

Auflage

1. Auflage 1995. Nachdruck 2003

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-40580-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1. Elemente der explorativen Datenanalyse.- 1.1 Histogramme und Kern-Dichteschätzer.- 1.2 Lokationsmaße.- 1.3 Streuungsmaße.- 1.4 Schiefe und Exzeß.- 1.5 Boxplots.- 1.6 Probability Plots.- 1.7 Varianzstabilisierende Transformationen.- Aufgaben zu Kapitel 1.- 2. Elemente der mathematischen Statistik normalverteilter Daten.- 2.1 Normalverteilung und abgeleitete Verteilungen.- 2.2 Stichprobenmittel und -varianz.- 2.3 Vergleich zweier unabhängiger Stichproben.- 2.4 Eine nichtparametrische Alternative: Der Wilcoxon-Test.- Aufgaben zu Kapitel 2.- 3. Regressionsanalyse.- 3.1 Beste lineare Approximation.- 3.2 Die Methode der kleinsten Quadrate.- 3.3 Multiple lineare Regression.- Aufgaben zu Kapitel 3.- 4. Kategoriale Daten.- 4.1 Kontingenztafeln.- 4.2 Kategoriale Regression.- Aufgaben zu Kapitel 4.- 5. Varianzanalyse.- 5.1 Die einfaktorielle Varianzanalyse.- 5.2 Die zweifaktorielle Varianzanalyse.- Aufgaben zu Kapitel 5.- 6. Diskriminanzanalyse.- 6.1 Der Bayes’sche Ansatz.- 6.2 Parametrische Diskriminanzanalyse: Normalverteilte Merkmale.- 6.3 Der Ansatz von Fisher (Projection Pursuit).- 6.4 Dichteschätzer.- 6.5 Die Nearest-Neighbor-Methode.- Aufgaben zu Kapitel 6.- 7. Clusteranalyse.- 7.1 Die Art der Clusterbildung.- 7.2 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße.- 7.3 Multidimensional Skalierung.- 7.4 Hierarchische Klassifikationsverfahren.- 7.5 Density-Linkage-Verfahren.- Aufgaben zu Kapitel 7.- 8. Hauptkomponentenanalyse.- 8.1 Hauptkomponenten im ?2.- 8.2 Hauptkomponenten im ?p.- 8.3 Faktorenanalyse mittels Hauptkomponenten.- Aufgaben zu Kapitel 8 332.- Appendix: Einführung in das SAS-System.- A.1 Einleitung.- A.1.1 Die SAS-Module.- A.l.2 Verschiedene Arbeitsweisen mit SAS.- A.1.3 Prinzipielles Vorgehen einer Datenauswertung mit SAS.- A.2 Das Display Manager System (DMS).- A.2.1 Die Window-Technik.- A.2.2 Eine erste Beispielsitzung mit SAS.- A.2.3 Die wichtigsten Kommandos und Funktionstasten.- A.2.4 Verschiedene Window-Typen.- A.2.5 Der SAS-Text-Editor.- A.3 Dateneingabe mit SAS/FSP.- A.3.1 Der Aufbau einer Daten-Datei (Daten-Bank).- A.3.2 Definition einer Daten-Datei und Dateneingabe.- A.3.3 Erweiterte Dateneingabe-Techniken.- A.3.4 Weitere Prozeduren in SAS/FSP.- A.4 Der allgemeine Aufbau eines SAS-Programms.- A.4.1 DATA-Step und PROC-Step.- A.4.2 Die wichtigsten Statements im DATA-Step.- A.4.3 Statements, die im DATA- und PROC-Step stehen können.- A.4.4 Die wichtigsten Statements im PROC-Step.- A.5 Die Ausgabe von Ergebnissen und Graphiken.- A.5.1 Ausgabe numerischer Prozedurergebnisse.- A.5.2 Ausgabe von Graphiken.- A.5.3 Einbindung von Graphiken in Texte.- Index der Datensätze.- Literatur.- Stichwortverzeichnis.