Titlebook: Statistische Analysen; Mathematische Method Volker Nollau Book 1979 Springer Basel AG 1979 Analyse.Auswertung.Ersuchen.Mathematik.mathemati

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书目名称Statistische Analysen影响因子(影响力)




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书目名称Statistische Analysen年度引用




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书目名称Statistische Analysen读者反馈




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Das allgemeine lineare Modell der Mathematischen Statistik,pezialfälle eines sogenannten allgemeinen linearen Modells der Mathematischen Statistik, das im folgenden definiert wird und dessen Eigenschaften in diesem Kapitel insoweit angegeben und bewiesen werden, wie es zur Darstellung der in den folgenden Abschnitten behandelten konkreten statistischen Analysen erforderlich ist.

Systemic

Kovarianzanalyse,). Wir geben in diesem Kapitel drei Klassifikationen innerhalb der Kovarianzanalyse an, nämlich die (1,1)-Klassifikation (ein Faktor ., eine Kovariable .), die (2,1)-Klassifikation (zwei Faktoren . und ., eine Kovariable .) und die (2,2)-Klassifikation (zwei Faktoren . und ., zwei Kovariablen . und .).

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,Korrelationsanalyse (Regressionsanalyse — Modell II),hsten Bereichen; so liegen z. B. stochastische Abhängigkeiten vor zwischen Körpergröße und -gewicht bei erwachsenen Menschen, zwischen Explosionstemperatur, Detonationsgeschwindigkeit und Sprengwirkung von Sprengstoffen sowie zwischen der Anzahl der Verkehrsunfälle und der dabei getöteten und verletzten Personen sowie der beschädigten Fahrzeuge.

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,Regressionsanalyse — Modell I,ochastische Abhängigkeiten (das heißt stochastische Ursache-Wirkung-Beziehungen) durch Funktionen zu beschreiben. Konkrete Beispiele derartiger stochastischer Abhängigkeiten sind die Abhängigkeit eines Ernteertrags von der durchschnittlichen Niederschlagsmenge im Monat Mai, die Abhängigkeit der Lösb

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,Varianzanalyse — Modell I,rgebnisse. Die Varianzanalyse wurde ursprünglich von R. A. . für sogenannte Feldversuche entwickelt. Sie stellt heute eines der meistangewandten und allgemeinsten Prüf- und Analyseverfahren dar. Von C. . wurde 1947 eine Klassifikation der Varianzanalyse in zwei grundlegende Modelle vorgeschlagen, di

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Kovarianzanalyse,r Einflußfaktoren ., ., … auf Versuchsergebnisse, wobei möglicherweise auftretende Wirkungen weiterer (nicht-zufälliger) Einflußgrößen — der sogenannten . — zu berücksichtigen sind. Die Kovarianzanalyse vereint dabei in sich Methoden der Varianzanalyse (Modell I) und der Regressionsanalyse (Modell I

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Diskriminanzanalyse,ektive.. Diese Trennung erfolgt dabei durch eine Analyse der Werte gewisser quantitativ erfaßbarer Merkmale an diesen Objekten sowie durch Aufstellung — in gewissem Sinne —. optimaler Trennfunktionen (Diskriminanz-funktionen). Mit Hilfe dieser Trennfunktionen ist dann eine Entscheidung über die Klas

left-ventricle