Palpate 发表于 2025-3-23 11:26:53
,Regressionsmodelle in der Qualitätssicherung, in der Praxis häufig auftretenden Zensierungen der Daten erschwert, da sich die üblichen statistischen Verfahren, beispielsweise die klassischen F-Tests der linearen Regressionsanalyse, dann nicht mehr anwenden lassen.万神殿 发表于 2025-3-23 17:06:36
Textbook 1997ziologie, wo entsprechende Verfahren schon seit längerem angewendet werden (Survival Analysis), sind in der Qualitätssicherung adäquate Methoden zur Lösung von Entscheidungsproblemen bei zensierten Daten bisher kaum verbreitet. Dieses Buch bietet eine umfassende Übersicht über statistische Modelle uOdyssey 发表于 2025-3-23 21:50:33
http://reply.papertrans.cn/79/7807/780611/780611_13.pngHUSH 发表于 2025-3-24 01:04:40
Behandlung parametrischer Testprobleme bei zensierten Daten,d. Es sind durchgängig asymptotische Methoden, da durch die Struktur von Modellen mit zensierten Daten im allgemeinen keine Berechnung der exakten Verteilung einer entsprechenden Prüfgröße möglich ist.Alcove 发表于 2025-3-24 04:28:19
http://reply.papertrans.cn/79/7807/780611/780611_15.png灯泡 发表于 2025-3-24 09:10:07
http://reply.papertrans.cn/79/7807/780611/780611_16.png有说服力 发表于 2025-3-24 11:28:22
http://reply.papertrans.cn/79/7807/780611/780611_17.pngarrhythmic 发表于 2025-3-24 16:39:18
,Regressionsmodelle in der Qualitätssicherung,influßt. Die Untersuchung solcher Abhängigkeiten von selektierten Einflußfaktoren (., .) geschieht mit Hilfe von Regressionsmodellen. Auch wenn die Untersuchung dieser Zusammenhänge nicht im Vordergrund steht, benötigt man häufig einen Regressionsansatz, um die Heterogenität der Grundgesamtheit testhangdog 发表于 2025-3-24 22:16:39
Behandlung parametrischer Testprobleme bei zensierten Daten,ewinnung optimaler statistischer Verfahren für parametrische Testprobleme in einem solchen Regressionsmodell betrachtet. Dabei handelt es sich im wesentlichen um allgemeine Konstruktionsprinzipien, die auf viele verschiedene statistische Testprobleme in den unterschiedlichsten Modellen anwendbar sin结束 发表于 2025-3-25 03:02:55
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