Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik
Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden
2nd Edition
Published on 1. January 1996
Book
Paperback/Softback
412 pages
978-3-519-12726-0 (ISBN)
Description
ren; nichtparametrische (verteilungsfreie) Methoden sind nicht aufgenommen wor den. Das mag manchem unentschuldbar erscheinen, denn parametrische Verfahren gehen mit Verteilungsannahmen einher. Doch kann man sich diesen oft durch Transformieren der Ausgangsdaten niihem, oder aber man kann ihre Wichtigkeit durch Erzielen eines groBen Stichprobenumfangs und durch Wahl asymptotischer Methoden abschwachen. ErfahrungsgemaB ziehen die meisten Anwender dies en Umweg (Uber Datentransformation und / oder Asymptotik) der Benutzung nichtpa rametrischer Verfahren vor. Letztere sind namlich in der Statistik-Software nur schwach vertreten und bieten wohl auch (noch) nicht diese Methoden- und Inter pretations-Vielfalt, wie es die parametrischen Verfahren tun. Die zuktinftige Ent wicklung der Statistik-Software, basierend auf immer leistungskriiftigeren Rech nem, konnte die Einstellung der Anwender andem. Der Stoff der vorliegenden Darstellung ist Vorlesungen entsprungen, die der Autor an den Universitaten MUnchen und Hannover gehalten hat. Er kann in einer zwei semestrigen Vorlesung vorgetragen werden. Dabei kann im ersten Semester Kap I 1,2 Kap II 1 Kap III Kap IV Kap V (die beiden letzten ganz oder teilweise) behandelt werden, wiihrend Kap I 3,4 Kap II 2,3 Kap VI Kap VII Kap VIII dem zweiten Semester vorbehalten sind. Die in den Text eingestreuten Fallstudien stammen aus statistischen Beratungen und Praktika, die der Autor seit Jahren am Mathematischen Institut der Universitat MUnchen {Lehrstuhl Prof. Dr. P. Ganssler} durchfijhrt.
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Series
Edition
2. Auflage 1996
Language
German
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Publishing group
Vieweg & Teubner
Target group
Professional and scholarly
Professional/practitioner
Illustrations
1 s/w Abbildung
412 S. 1 Abb.
Dimensions
Height: 244 mm
Width: 170 mm
Thickness: 23 mm
Weight
721 gr
ISBN-13
978-3-519-12726-0 (9783519127260)
DOI
10.1007/978-3-322-90903-9
Schweitzer Classification
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Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden
E-Book
03/2013
2nd Edition
Vieweg+Teubner Verlag
€42.99
Available for download
Content
Kap I Grundlagen aus der Stochastik.- 0. Vorbemerkung.- 1. Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- 2. Mehrdimensionale Normalverteilung.- 3. Exponentialfamilien.- 4. Maximum-Likelihood Methode.- Kap II Vorbereitende Verfahren.- 0. Vorbemerkung.- 1. Planung des Stichprobenumfangs.- 2. Variablentransformation.- 3. X2-Anpassungstests.- Kap III Das Lineare Modell der Statistik.- 0. Vorbemerkung.- 1. Einführung in das lineare Modell.- 2. Spezialfälle.- 3. Schätzen der Modellparameter.- 4. Lineare Schätzer und ihre Verteilung.- 5. Konfidenzintervalle.- 6. Testen linearer Hypothesen.- Kap IV Varianzanalyhsche Modelle.- 0. Vorbemerkung.- 1. Einfache Klassifikation.- 2. Zweifache Klassifikation.- 3. Dreifache Klassifikation.- Kap V Lineare Regression und Verwandte Methoden.- 0. Vorbemerkung.- 1. Lineare Regressionsanalyse.- 2. Regressionsfunktionen.- 3. Korrelations analyse.- 4. Kovarianzanalyse.- 5. Nichtlineare Regressions analyse.- Kap VI Asymptotische Statistische Methoden.- 0. Vorbemerkung.- 1. Asymptotisches Verhalten von Schätzerfolgen.- 2. Asymptotisches Testen von Hypothesen.- 3. Score-und Wald-Test.- 4. Pearson-Fisher Teststatistiken.- 5. Hinreichende Bedingungen zur asymptotischen Theorie.- Kap VII Verallgemeinertes Lineares Modell (GLM).- 0. Vorbemerkung.- 1. Einführung in die Modelle mit Linkfunktionen.- 2. Spezielle GLM.- 3. Schätzen und Testen.- 4. Statistische Analyse spezieller GLM.- Kap VIII Analyse von Kontingenztafeln.- 0. Vorbemerkung.- 1. Unabhängigkeitsproblem.- 2. Homogenitätsproblem.- 3. Log-lineare Modelle.- 4. Zweidimensionale log-lineare Modelle.- 5. Mehrdimensionale log-lineare Modelle.- Anhänge.- A Ergänzungen aus der Matrizenlehre.- 1. Symmetrische Matrizen.- 2. Ellipsoide.- 3. Ableitungsvektoren und-Matrizen.- B ErgÄnzungen aus derStochastik.- 1. Testverteilungen.- 2. Grundbegriffe aus der mathematischen Statistik.- Signifikanztests und ihre Gütefunktion.- Konfidenzintervalle.- Parameterschätzung.- 3. Grenzwertsätze.- Fast sichere, stochastische Konvergenz.- Verteilungskonvergenz.- Zentrale Grenzwertsätze.