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Produktbild: Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik

Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden

Aus der Reihe Teubner Skripten zur Mathematischen Stochastik

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1996

Abbildungen

mit Abbildung

Verlag

Vieweg & Teubner

Seitenzahl

412

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,3 cm

Gewicht

721 g

Auflage

2. Auflage 1996

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-519-12726-0

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1996

Abbildungen

mit Abbildung

Verlag

Vieweg & Teubner

Seitenzahl

412

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,3 cm

Gewicht

721 g

Auflage

2. Auflage 1996

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-519-12726-0

Herstelleradresse

Vieweg+Teubner Verlag
Abraham-Lincoln-Straße 46
65189 Wiesbaden
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 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.- Schätzen von ?,?,?2.- Nebenbedingungen.- Gewichtetes lineares Modell.- 4. Lineare Schätzer und ihre Verteilung.- 5. Konfidenzintervalle.- 6. Testen linearer Hypothesen.- Kap IV Varianzanalyhsche Modelle.- 0. Vorbemerkung.- 1. Einfache Klassifikation.- 2. Zweifache Klassifikation.- Kreuzklassifikation.- Hierarchische Klassifikation.- Split-Plot Design.- 3. Dreifache Klassifikation.- Kreuzklassifikation.- Hierarchische Klassifikation.- Lateinisches Quadrat.- Kap V Lineare Regression und Verwandte Methoden.- 0. Vorbemerkung.- 1. Lineare Regressionsanalyse.- 2. Regressionsfunktionen.- 3. Korrelations analyse.- Bivariate Korrelation.- Multiple Korrelation.- Partielle Korrelation.- 4. Kovarianzanalyse.- Einfache Kovarianzanalyse.- Zweifache Kovarianzanalyse.- 5. Nichtlineare Regressions analyse.- Kap VI Asymptotische Statistische Methoden.- 0. Vorbemerkung.- 1. Asymptotisches Verhalten von Schätzerfolgen.- 2. Asymptotisches Testen von Hypothesen.- Test einer einfachen Hypothese.- Zusammengesetzte Hypothen, log LQ.- 3. Score-und Wald-Test.- Score Teststatistik.- Wald Teststatistik.- 4. Pearson-Fisher Teststatistiken.- 5. Hinreichende Bedingungen zur asymptotischen Theorie.- Bedingung W.- Bedingung U.- Kap VII Verallgemeinertes Lineares Modell (GLM).- 0. Vorbemerkung.- 1. Einführung in die Modelle mit Linkfunktionen.- Univariate GLM.- Multivariate GLM.- 2. Spezielle GLM.- 3. Schätzen und Testen.- Berechnung des ML-Schätzers.- Asymptotische ML-Theorie.- 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.- Vollständige Tafeln.- Unvollständige Tafeln.- 5. Mehrdimensionale log-lineare Modelle.- Dreidimensionale Modelle.- Logit-Modelle.- Vierdimensionale Modelle.- Anhänge.- A Ergänzungen aus der Matrizenlehre.- 1. Symmetrische Matrizen.- 2. Ellipsoide.- 3. Ableitungsvektoren und-Matrizen.- B ErgÄnzungen aus der Stochastik.- 1. Testverteilungen.- 2. Grundbegriffe aus der mathematischen Statistik.- Signifikanztests und ihre Gütefunktion.- Konfidenzintervalle.- Parameterschätzung.- 3. Grenzwertsätze.- Fast sichere, stochastische Konvergenz.- Verteilungskonvergenz.- Zentrale Grenzwertsätze.