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Author:   Julius Dufner ,  Uwe Jensen ,  Erich Schumacher
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Vieweg+Teubner Verlag
Edition:   3., überarb. Aufl. 2004
Weight:   0.457kg
ISBN:  

9783519220886

ISBN 10:   3519220881
Pages:   390
Publication Date:   15 June 2004
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print  
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Language:   German

Table of Contents

1 Einführung in SAS.- 1.1 Das SAS-Softwaresystem.- 1.2 Die SAS-Benutzeroberfläche.- 1.2.1 SAS-Fenstersystem.- 1.2.2 Arbeiten in Fenstern.- 1.3 Statistik-Komponenten.- 2 Das SAS-Programmsystem.- 2.1 Ein einführendes Beispiel.- 2.1.1 DATA step und PROC step.- 2.1.2 SAS-Programm.- 2.1.3 Realisierung.- 2.2 Ergänzungen.- 2.2.1 SAS-Programm.- 2.2.2 Realisierung.- 2.2.3 Permanente SAS-Dateien.- 2.2.4 Regeln zur Programmgestaltung.- 2.3 Externe Daten.- 2.3.1 ASCII-Dateien.- 2.3.2 Dateien anderer Softwaresysteme.- 2.4 Die Programmiersprache SAS.- 2.4.1 SAS-Anweisungen.- 2.4.2 SAS-Programme.- 2.4.3 Beschreibung der benutzten Anweisungen.- 2.4.3.1 DATA step.- 2.4.3.2 PROC step.- 2.4.3.3 Anweisungen an beliebiger Stelle eines SAS-Programms.- 3 Beschreibende Statistik.- 3.1 Eindimensionale Stichproben.- 3.1.1 Graphische Darstellungen.- 3.1.1.1 Histogramme.- 3.1.1.2 Ausgabe und Export von SAS-Graphiken.- 3.1.1.3 Stabdiagramme.- 3.1.1.4 Kreisdiagramme.- 3.1.2 Statistische Maßzahlen.- 3.1.2.1 Lagemaße.- 3.1.2.2 Streuungsmaße.- 3.1.2.3 Formmaße.- 3.1.2.4 Statistische Maßzahlen mit SAS.- 3.2 Zwei- und mehrdimensionale Stichproben.- 3.2.1 Punktediagramme.- 3.2.2 Zusammenhangsmaße.- 3.2.3 Anpassung von Regressionsfunktionen.- 3.2.3.1 Prinzip der kleinsten Quadrate.- 3.2.3.2 Lineare Anpassung.- 3.2.3.3 Nichtlineare Anpassung.- 3.2.3.4 Ergänzungen zum DATA step.- 4 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.- 4.1 Wahrscheinlichkeitstheorie.- 4.1.1 Ereignisse, Stichprobenraum.- 4.1.2 Wahrscheinlichkeiten.- 4.1.3 Zufallsvariable.- 4.1.4 Einige spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 4.1.4.1 Diskrete Verteilungen.- 4.1.4.2 Absolut stetige Verteilungen.- 4.1.5 Grenzwertsätze.- 4.1.6 Testverteilungen.- 4.1.6.1 Die Chi-Quadrat (?2) –Verteilung.- 4.1.6.2 Die Studentsche t-Verteilung.- 4.1.6.3 Die F(isher)-Verteilung.- 4.2 Grundlagen der beurteilenden Statistik.- 4.2.1 Parameterschätzung.- 4.2.1.1 Punktschätzungen.- 4.2.1.2 Intervallschätzungen — Vertrauensintervalle.- 4.2.2 Tests.- 5 Beurteilende Statistik — Grundlegende Verfahren.- 5.1 Tests bei Normalverteilungsannahme.- 5.1.1 Einstichproben-Tests.- 5.1.1.1 Test des Erwartungswertes — Einstichproben t-Test.- 5.1.1.2 Test der Varianz.- 5.1.2 Zweistichproben-Tests.- 5.1.2.1 Vergleich verbundener (gepaarter) Stichproben.- 5.1.2.2 Vergleich unabhängiger Stichproben — Der t-Test.- 5.2 Anpassungstests.- 5.2.1 Übersicht über einige Anpassungstests.- 5.2.2 Der Shapiro-Wilk Test.- 5.3 Verteilungsfreie Verfahren — Nichtparametrische Methoden.- 5.3.1 Einstichproben-Tests.- 5.3.1.1 Der Binomialtest.- 5.3.1.2 Test auf Zufälligkeit.- 5.3.2 Zwei- und k-Stichprobentests.- 5.3.2.1 Vergleich zweier verbundener Stichproben.- 5.3.2.2 Vergleich zweier unverbundener Stichproben.- 5.3.2.3 Vergleich mehrerer unabhängiger Stichproben — Der Kruskal-Wallis Test.- 5.3.2.4 Vergleich mehrerer verbundener Stichproben — Der Friedman Test.- 5.3.3 Kontingenztafeln — Unabhängigkeits- und Homogenitätstests.- 5.3.3.1 Der Unabhängigkeitstest.- 5.3.3.2 Der exakte Test von Fisher.- 5.3.3.3 Der Homogenitätstest.- 6 Varianzanalyse.- 6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse — fixe Effekte.- 6.1.1 Varianzanalysemodell und F-Test.- 6.1.2 Gütefunktion und Wahl des Stichprobenumfangs.- 6.1.3 Durchführung in SAS — Beispiel 6_1.- 6.1.4 Abweichungen von den Modellvoraussetzungen.- 6.1.5 Überprüfung von Modellvoraussetzungen.- 6.1.5.1 Test der Normalverteilungsannahme.- 6.1.5.2 Der modifizierte Levene-Test.- 6.1.6 Überparametrisierung des Modells.- 6.2 Multiple Mittelwertsvergleiche.- 6.2.1 Schätzung der Modellparameter.- 6.2.2 Vertrauensintervall und Test für eine Paardifferenz.- 6.2.3 Multiple Tests und simultane Vertrauensintervalle.- 6.2.3.1 Bonferroni- und Sidak-Test.- 6.2.3.2 Scheffe-Test.- 6.2.3.3 Tukey-Test und Tukey-Kramer-Test.- 6.2.3.4 Dunnett-Test für Vergleiche mit einer Kontrolle.- 6.2.4 Sidak-, Scheffe-Tests und lineare Kontraste in SAS.- 6.2.4.1 Sidak- und Scheffe-Tests in SAS.- 6.2.4.2 Lineare Kontraste in SAS.- 6.2.5 Wachstumsversuch, Tukey- und Dunnett-Tests in SAS.- 6.2.5.1 Vollständig zufällige Zuteilung mittels PROC PLAN.- 6.2.5.2 Auswertung in SAS.- 6.2.6 Vergleich simultaner Testprozeduren.- 6.2.6.1 Die Tests nach Bonferroni, Sidak, Scheffe, Tukey.- 6.2.6.2 Lineare Kontraste.- 6.2.6.3 Sequentielle Testprozeduren.- 6.2.6.4 Zusammenfassung.- 6.3 Einfaktorielle Varianzanalyse — zufällige Effekte.- 6.4 Zweifaktorielle Varianzanalyse — Kreuzklassifikation.- 6.4.1 Zweifaktorielle Varianzanalyse, fixe Effekte.- 6.4.1.1 Modell, F-Tests und paarweise Vergleiche.- 6.4.1.2 Durchführung in SAS — Beispiel 6_4.- 6.4.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse, zufällige Effekte.- 6.4.2.1 Modell und F-Tests.- 6.4.2.2 Durchführung in SAS.- 6.4.3 Zweifaktorielles gemischtes Modell.- 6.4.3.1 Gemischtes Modell und F-Tests.- 6.4.3.2 Durchführung in SAS.- 6.4.4 Eine Beobachtung pro Zelle.- 6.4.4.1 Modell und F-Tests.- 6.4.4.2 Durchführung in SAS.- 6.4.5 Höherfaktorielle kreuzklassifizierte Versuche.- 6.4.5.1 Dreifaktorielle kreuzklassifizierte Varianzanalyse.- 6.4.5.2 Durchführung in SAS.- 6.4.5.3 r-faktorielle kreuzklassifizierte Varianzanalyse.- 6.5 Zweifaktorielle hierarchische Varianzanalyse.- 6.5.1 Modell und F-Tests.- 6.5.2 Durchführung in SAS — Beispiel 6_5.- 6.5.2.1 Tests.- 6.5.2.2 Schätzung der Varianzkomponenten.- 6.5.3 Höherfaktorielle Modelle.- 6.6 Versuchsplanung — spezielle Randomisationsstrukturen.- 6.6.1 Complete Randomized Designs.- 6.6.2 Randomisierte vollständige Blockanlagen.- 6.6.2.1 Modell, F-Tests und paarweise Vergleiche.- 6.6.2.2 Durchführung in SAS — Beispiel 6_6.- 6.6.2.3 Modell mit zufälligen Blockeffekten.- 6.6.3 Zweifaktorielle Anlage in Blöcken.- 6.6.4 Split-Plot Anlage in Blöcken.- 6.6.4.1 Modell und F-Tests.- 6.6.4.2 Multiple Vergleiche.- 6.6.4.3 Durchführung in SAS — Beispiel 6_7.- 6.7 Unbalancierte Daten.- 6.7.1 Zweifaktorielle Kreuzklassifikation, unbalancierte Daten, keine leeren Zellen.- 6.7.1.1 Modell.- 6.7.1.2 Beispiel 6_8 und R-Notation.- 6.7.1.3 Typ I — Quadratsummenzerlegung.- 6.7.1.4 Typ II-Quadratsummen.- 6.7.1.5 Typ III — Quadratsummenzerlegung.- 6.7.1.6 Durchführung in SAS — Beispiel 6_8 (fortgesetzt).- 6.7.2 Paarweise Vergleiche adjustierter Erwartungswerte.- 6.7.2.1 Adjustierte Erwartungswerte — LSMeans.- 6.7.2.2 Durchführung in SAS — Beispiel 6_8 (fortgesetzt).- 6.7.3 Modelle mit leeren Zellen — die Typ IV- Zerlegung.- 6.7.3.1 Schätzbare Funktionen und testbare Hypothesen.- 6.7.3.2 Typ IV- Quadratsummen.- 6.7.3.3 Typ IV-Zerlegung — Beispiel 6_9.- 6.7.3.4 Durchführung in SAS — Beispiel 6_9.- 6.7.4 Auswertung mehrfaktorieller Modelle in SAS.- 7 Lineare Regressionsanalyse.- 7.1 Einfache lineare Regression.- 7.1.1 Schätzung der Modellparameter.- 7.1.2 Univariate Vertrauensintervalle und Tests.- 7.1.3 Simultane Vertrauensbereiche und Tests.- 7.1.4 Durchführung in SAS — Beispiel 7_1.- 7.1.5 Überprüfung der Modellannahmen.- 7.1.6 Ergänzungen.- 7.1.6.1 Prognose — Intervall für eine Beobachtung.- 7.1.6.2 Regression ohne Absolutglied.- 7.2 Multiple lineare Regressionsanalyse.- 7.2.1 Schätzung der Modellparameter.- 7.2.2 Univariate Vertrauensintervalle und Tests.- 7.2.3 Simultane Vertrauensbereiche und Tests.- 7.2.4 Überprüfung der Modellannahmen.- 7.2.5 Durchführung in SAS — Beispiel 7_2.- 7.2.6 Techniken zur Modellauswahl.- 7.3 Kovarianzanalyse.- 7.3.1 Einfache Kovarianzanalyse.- 7.3.1.1 Schätzung der Modellparameter.- 7.3.1.2 Tests und paarweise Vergleiche.- 7.3.1.3 Durchführung in SAS — Beispiel 7_3.- 7.3.1.4 Überprüfung von Modellannahmen.- 7.3.2 Erweiterungen des Kovarianzanalysemodells.

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Prof. Dr. Julius Dufner, Universität Hohenheim Prof. Dr. Uwe Jensen, Universität Ulm Dr. Erich Schumacher, Hochschule für Technik Stuttgart

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