Statistik mit SAS

Häftad, Tyska, 2004

Del i serien Teubner Studienbücher Mathematik

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Beskrivning

Nach einer Einführung in SAS (Statistical Analysis System) an Hand von Beispielen der beschreibenden Statistik werden sowohl grundlegende Verfahren als auch einige weiterführende statistische Methoden behandelt. Die zu Grunde liegenden Modelle werden formuliert und deren praktische Durchführung mittels SAS an Beispielen demonstriert. Dabei wird die im Frühsommer 2004 auf den Markt kommende Version 9.1 von SAS zugrunde gelegt. Besonderer Wert wird auf die statistische Interpretation des Output gelegt.

Produktinformation

Utgivningsdatum:2004-06-15
Mått:137 x 205 x 22 mm
Vikt:457 g
Format:Häftad
Språk:Tyska
Serie:Teubner Studienbücher Mathematik
Antal sidor:390
Upplaga:3
Förlag:Springer Fachmedien Wiesbaden
ISBN:9783519220886

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Mer om författaren

Prof. Dr. Julius Dufner, Universität HohenheimProf. Dr. Uwe Jensen, Universität UlmDr. Erich Schumacher, Hochschule für Technik Stuttgart

Innehållsförteckning

1 Einführung in SAS.- 1.1 Das SAS-Softwaresystem.- 1.2 Die SAS-Benutzeroberfläche.- 1.3 Statistik-Komponenten.- 2 Das SAS-Programmsystem.- 2.1 Ein einführendes Beispiel.- 2.2 Ergänzungen.- 2.3 Externe Daten.- 2.4 Die Programmiersprache SAS.- 3 Beschreibende Statistik.- 3.1 Eindimensionale Stichproben.- 3.2 Zwei- und mehrdimensionale Stichproben.- 4 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.- 4.1 Wahrscheinlichkeitstheorie.- 4.2 Grundlagen der beurteilenden Statistik.- 5 Beurteilende Statistik — Grundlegende Verfahren.- 5.1 Tests bei Normalverteilungsannahme.- 5.2 Anpassungstests.- 5.3 Verteilungsfreie Verfahren — Nichtparametrische Methoden.- 6 Varianzanalyse.- 6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse — fixe Effekte.- 6.2 Multiple Mittelwertsvergleiche.- 6.3 Einfaktorielle Varianzanalyse — zufällige Effekte.- 6.4 Zweifaktorielle Varianzanalyse — Kreuzklassifikation.- 6.5 Zweifaktorielle hierarchische Varianzanalyse.- 6.6 Versuchsplanung — spezielle Randomisationsstrukturen.- 6.7 Unbalancierte Daten.- 7 Lineare Regressionsanalyse.- 7.1 Einfache lineare Regression.- 7.2 Multiple lineare Regressionsanalyse.- 7.3 Kovarianzanalyse.