Statistik mit SAS

Häftad, Tyska, 2004

Del i serien Teubner Studienbücher Mathematik

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Beskrivning

Beispiele aus der beschreibenden Statistik bilden die Grundlage fur diese Einfuhrung in SAS (Statistical Analysis System). Behandelt werden neben den grundlegenden Verfahren auch die Bereiche, die fur Fortgeschrittene im Thema von Interesse sind. Das Buch bietet umfassende Hilfe bei der Modellauswahl und bereitet auf die praktische Durchfuhrung mit Hilfe der Software SAS an instruktiven Beispielen vor. Zudem werden in dieser kompakten Zusammenstellung zu statistischen Verfahren Erlauterungen der benotigten Begriffe und Resultate angeboten.

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.