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

• 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.

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

• 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.

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• 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.