Titlebook: Datenanalyse mit SAS®; Statistische Verfahr Walter Krämer,Olaf Schoffer,Joachim Gerß Textbook 2018Latest edition Springer-Verlag GmbH Deuts

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rlich: kommentierte Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungs.Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als Standardprogramm zur statistischen Datenanalyse etabliert. Der souveräne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unschätzbaren Vorteil

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Bibliography only of Main Booksweise die Behandlung von Patienten mit verschiedenen Medikamenten. Die wesentliche Aufgabe der Varianzanalyse ist, zu untersuchen, ob die verschiedenen Stufen eines Faktors unterschiedliche Wirkungen aufweisen.

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Regressionsanalyseannte Galton „Regression“ (von lateinisch: regredi = zurückgehen). Abbildung 9.1 zeigt anhand der Daten Galtons den Zusammenhang zwischen den Körpergrößen. Darin eingezeichnet ist auch die nachfolgend vorgestellte Regressionsgerade.

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Nichtparametrische Verfahrenren herzuleiten ist nicht immer möglich. Stattdessen sind schwache Annahmen notwendig, beispielsweise die Stetigkeit der Verteilung. Ein „nichtparametrisches“ Verfahren trifft keine Annahmen über die Parameter der Verteilung der Grundgesamtheit. Naheres siehe Büning, Trenkler (1994).

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Hoe kinderen omgaan met diversiteit,innerhalb des DATA-Step. Dessen Verständnis ist also notwendig für ein sinnvolles Herangehen an statistische Auswertungen. Denn Auswertungen basierend auf inkorrektem Datenmaterial führen zu fehlerhaften Ergebnissen.

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