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Autorenporträt
Peter Voleske ist Biometriker in der pharmazeutischen Industrie.
Inhaltsangabe
I Merkmalsauswahl.- 1 Wahl geeigneter Merkmale.- II Beschreibende Statistik.- 2 Tabellen zur Darstellung monovariabler Verteilungen.- 3 Graphische Darstellung monovariabler Verteilungen.- 4 Charakteristische Maßzahlen monovariabler Verteilungen.- 5 Graphische Darstellung bivariabler Verteilungen.- 6 Zur Korrelationsanalyse.- 7 Zur Regressionsrechnung.- III Einführung in die schließende Statistik.- 8 Grundgedanken zur Test-Theorie.- 9 Eine Auswahl wichtiger Tests.- 10 Vertrauensbereiche für µ bei Normalverteilung.- IV Varianzanalyse bei normalverteilten Gesamtheiten.- 11 Grundgedanken zur Varianzanalyse.- 12 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 13 Zweifaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 14 Prüfung der Voraussetzungen.- 15 Multiple Mittelwertvergleiche.- 16 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell II).- V Varianzanalyse bei ordinalskalierten Daten.- 17 Parameterfreie Verfahren für mehrere unabhängige Stichproben.- 18 Parameterfreie Verfahren für mehrere verbundene Stichproben.- VI Regressionsanalyse.- 19 Grundgedanken zur Regressionsanalyse.- 20 Lineare Regression bei einfacher Besetzung.- 21 Lineare Regression bei mehrfach-Besetzung.- VII Zur Versuchsplanung.- 22 Am Anfang sollte die Versuchsplanung stehen.- Literaturhinweise.- Tabellenanhang.- Auswahl englischer Fachausdrücke.
I Merkmalsauswahl.- 1 Wahl geeigneter Merkmale.- II Beschreibende Statistik.- 2 Tabellen zur Darstellung monovariabler Verteilungen.- 3 Graphische Darstellung monovariabler Verteilungen.- 4 Charakteristische Maßzahlen monovariabler Verteilungen.- 5 Graphische Darstellung bivariabler Verteilungen.- 6 Zur Korrelationsanalyse.- 7 Zur Regressionsrechnung.- III Einführung in die schließende Statistik.- 8 Grundgedanken zur Test-Theorie.- 9 Eine Auswahl wichtiger Tests.- 10 Vertrauensbereiche für µ bei Normalverteilung.- IV Varianzanalyse bei normalverteilten Gesamtheiten.- 11 Grundgedanken zur Varianzanalyse.- 12 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 13 Zweifaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 14 Prüfung der Voraussetzungen.- 15 Multiple Mittelwertvergleiche.- 16 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell II).- V Varianzanalyse bei ordinalskalierten Daten.- 17 Parameterfreie Verfahren für mehrere unabhängige Stichproben.- 18 Parameterfreie Verfahren für mehrere verbundene Stichproben.- VI Regressionsanalyse.- 19 Grundgedanken zur Regressionsanalyse.- 20 Lineare Regression bei einfacher Besetzung.- 21 Lineare Regression bei mehrfach-Besetzung.- VII Zur Versuchsplanung.- 22 Am Anfang sollte die Versuchsplanung stehen.- Literaturhinweise.- Tabellenanhang.- Auswahl englischer Fachausdrücke.
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