Titlebook: Versuchsplanung und Modellwahl; Statistische Planung Helge Toutenburg Textbook 1994 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1994 Biometrie.Biowis

FAULT

书目名称Versuchsplanung und Modellwahl影响因子(影响力)




书目名称Versuchsplanung und Modellwahl影响因子(影响力)学科排名




书目名称Versuchsplanung und Modellwahl网络公开度




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书目名称Versuchsplanung und Modellwahl被引频次




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书目名称Versuchsplanung und Modellwahl年度引用




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书目名称Versuchsplanung und Modellwahl读者反馈




书目名称Versuchsplanung und Modellwahl读者反馈学科排名

cipher

leniency

Repeated Measures Modell,. Ziel eines solchen Designs ist weniger die Beschreibung des mittleren Verhaltens einer Gruppe (mit einer festen Behandlung) als vielmehr der Vergleich von zwei und mehr Behandlungen in ihrer Wirkung über die Meßskala (z.B. die Zeit), also der Treatment- oder Therapievergleich.

FUSE

,Cross—over Design,ngen liegt eine behandlungsfreie Zeit, die so bemessen wird, daß die Wirkung des letzten Medikaments abgeklungen ist und der Patient bei Beginn der nächsten Behandlung quasi wieder „unbehandelt“ ist. Die Wirkung des nächsten Medikaments kann also unbelastet von Vorbehandlungen beobachtet werden kann. Diese Zeitspannen nennt man ..

Palliation

Einleitung, existieren keine theoretischen oder gar mathematischen Modelle, die zur Beschreibung oder Erklärung von Prozeßleistungen herangezogen werden könnten. Folglich ist man bei der Untersuchung der Ergebnisse und der Wirkungsweise dieser Prozesse — insbesondere bei der Quantifizierung von Ursache- Wirkun

傻

Vergleich von zwei Gruppen,ese Gruppen können durch reine Beobachtung (z.B. retrospektiv) oder durch ein kontrolliertes Experiment (z.B. prospektiv) gebildet werden. Die Zuordnung ist im ersten Fall nicht randomisiert, im zweiten Fall sollte sie randomisiert sein. Zeigen zwei Beobachtungsgruppen einen Unterschied in einem Res

Evocative

Das klassische lineare Regressionsmodell, fundamentalen . erörtert werden. Dieses Vorgehen gestattet gleichzeitig einen Zugang zu den algebraischen Eigenschaften der Methode der kleinsten Quadrate und eine geometrische Interpretation der damit gewonnenen Schätzungen.

inflame

,Restriktivere Versuchspläne,al (Klinikpopulation: Schichtung nach Patientenalter, Schwere der Erkrankung usw.). Falls man eine solche Vorinformation hat, ist ein Effizienzgewinn gegenüber dem vollständig randomisierten Versuchsplan durch Blockbildung möglich. Man faßt die Versuchseinheiten zu homogenen Gruppen (Blöcken) zusamm

SMART

Mehrfaktorielle Experimente,flußgrößen abhängt. Falls diese Variablen stetig sind, wird ihr Einfluß auf den Response über sogenannte Faktorstufen berücksichtigt. Dies sind Wertebereiche wie z.B. niedrig, mittel, hoch, die die stetige Variable de facto in eine ordinale Variable klassifizieren. Wir haben in den Abschnitten 1.7 u

混合,搀杂

Repeated Measures Modell, sondern daß wiederholte Beobachtungen vorliegen. Diese wiederholten Messungen (repeated measures oder repeated measurements) werden zu vorher definierten Zeitpunkten erhoben und sollen Auskunft geben über die Entwicklung einer Zielvariablen (Response) .. Derartige Zielvariablen können z.B. der Blut