Das Buch behandelt die Anlage und Auswertung von Versuchen für stetigen normalverteilten Response, für stetigen Response auf der Basis von Rangdaten, für kategorialen, insb. binären Response auf der Basis loglinearer Modelle und für kategorialen korrelierten Response auf der Basis von Marginalmodellen und symmetrischen Regressionsmodellen.Eine Reihe von für die Anwendungen wichtigen Modellen sind enthalten: wie faktorielle Experimente, Cross-over Design, Repeated Measures Design und kategorialer Response in Clustern. Das Buch ist als Lehrmaterial für die Statistik und Biometrie und als…mehr
Das Buch behandelt die Anlage und Auswertung von Versuchen für stetigen normalverteilten Response, für stetigen Response auf der Basis von Rangdaten, für kategorialen, insb. binären Response auf der Basis loglinearer Modelle und für kategorialen korrelierten Response auf der Basis von Marginalmodellen und symmetrischen Regressionsmodellen.Eine Reihe von für die Anwendungen wichtigen Modellen sind enthalten: wie faktorielle Experimente, Cross-over Design, Repeated Measures Design und kategorialer Response in Clustern. Das Buch ist als Lehrmaterial für die Statistik und Biometrie und als Grundlage für die Anwendung der Versuchsplanung in Medizin, Zahnmedizin, Soziologie, den Biowissenschaften und der Pharmaindustrie angelegt.
Helge Toutenburg studierte (1961-1966) und promovierte (1969) in Berlin, habilitierte in Dortmund (1989). Er ist seit 1991 Professor für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.
Inhaltsangabe
1 Einleitung. 2 Vergleich von zwei Gruppen. 3 Das klassische lineare Regressionsmodell. Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten. Restriktivere Versuchspläne. 6 Mehrfaktorielle Experimente. 7 Repeated Measures Modell. 8 Cross over Design. 9 Statistische Analyse bei unvollständigen Daten. 10 Modelle für kategorialen Response. A Matrixalgebra. A.1 Einf00FC;hrung. A.2 Spur einer Matrix. A.3 Determinanten. A.4 Inverse. A.5 Orthogonale Matrizen. A.6 Rang einer Matrix. A.7 Spalten und Nullraum. A.8 Eigenwerte und Eigenvektoren. A.9 Zerlegung von Matrizen (Produktdarstellungen). A.10 Definite Matrizen und quadratische Formen. A.11 Idempotente Matrizen. A.12 Verallgemeinerte Inverse. A.13 Projektoren. A.14 Funktionen normalverteilter Variablen. A.15 Differentiation von skalaren Funktionen von Matrizen. A.16 Stochastische Konvergenz. B Verteilungen und Tabellen.
1 Einleitung.- 2 Vergleich von zwei Gruppen.- 3 Das klassische lineare Regressionsmodell.- Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten.- Restriktivere Versuchspläne.- 6 Mehrfaktorielle Experimente.- 7 Repeated Measures Modell.- 8 Cross-over Design.- 9 Statistische Analyse bei unvollständigen Daten.- 10 Modelle für kategorialen Response.- A Matrixalgebra.- A.1 Einf00FC;hrung.- A.2 Spur einer Matrix.- A.3 Determinanten.- A.4 Inverse.- A.5 Orthogonale Matrizen.- A.6 Rang einer Matrix.- A.7 Spalten- und Nullraum.- A.8 Eigenwerte und Eigenvektoren.- A.9 Zerlegung von Matrizen (Produktdarstellungen).- A.10 Definite Matrizen und quadratische Formen.- A.11 Idempotente Matrizen.- A.12 Verallgemeinerte Inverse.- A.13 Projektoren.- A.14 Funktionen normalverteilter Variablen.- A.15 Differentiation von skalaren Funktionen von Matrizen.- A.16 Stochastische Konvergenz.- B Verteilungen und Tabellen.