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Regressions- und Varianzanalyse Eine Einführung

Bibliographic Details
Main Authors: Schach, S., Schäfer, T. (Author)
Format: eBook
Language:German
Published: Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 1978, 1978
Edition:1st ed. 1978
Series:Hochschultext
Subjects:
Statistical Theory And Methods
Optimization
Statistics 
Mathematical Optimization
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
Table of Contents:
  • 2.3 Multikollinearität und Orthogonalität
  • 2.4 Orthogonale Polynome und Polynomiale Regression
  • 2.5 Vergleich zweier Regressionsgeraden
  • 2.6 Asymptotische Eigenschaften der Gauß-Markoff-Schätzer bei vollem Rang
  • 2.7 Das Regressionsmodell mit Fehlern in den Variablen
  • 2.7.1 Stochastische Spezifikation
  • 2.7.2 Funktionale Spezifikation
  • III. Einige Wichtige Modelle Der Varianzanalyse
  • 3.1 Einfachklassifikation
  • 3.1.1 Problemstellung und Modell
  • 3.1.2 Alternative Parametrisierung
  • 3.1.3 S- und T-Methode der multiplen Vergleiche für Kontraste
  • 3.2 Zweifachklassifikation
  • 3.2.1 Der Fall „k > 1“ (mehr als eine Beobachtung pro Zelle)
  • 3.2.2 Der Fall „k =1“ (eine Beobachtung pro Zelle)
  • 3.2.3 Bemerkungen zu randomisierten Block- und einigen unvollständigen
  • Versuchsplänen
  • 3.3 Kovarianzanalyse
  • 3.4 Modelle mitzufälligen Effekten
  • 3.4.1 Einfachklassifikation
  • 3.4.2 Zweifachklassifikation
  • (Modell vom Typ II)
  • I. Allgemeine Theorie Des Linearen Modells
  • 1.1 Einleitende Bemerkungen
  • 1.2 Spezialfälle
  • 1.3 Die Methode der kleinsten Quadrate
  • 1.4 Der inhomogene Fall (Streuungszerlegung und Bestimmtheitsmaß)
  • 1.5 Der Satz von Gauß-Markoff und das Identifikationsproblem
  • 1.6 Kanonische Darstellung des Linearen Modells und erwartungstreue Schätzer für ?2
  • 1.7 Die multivariate Normalverteilung und mit ihr zusammenhängende
  • Prüfverteilungen
  • 1.7.1 Die multivariate Normalverteilung
  • 1.7.2 x2- F und t-Verteilungen
  • 1.8 Quadratische Formen normalverteilter Zufallsvariabler (Cochrans Theorem)
  • 1.9 Das Klassische Lineare Modell
  • 1.9.1 Konfidenzbereiche für schätzbare Funktionen
  • 1.9.2 Tests typischer Hypothesen
  • 1.9.3 Simultane Konfidenzintervalle
  • (S-Methode der multiplen Vergleiche)
  • 1.10 Das verallgemeinerte Lineare Modell
  • II. Ergänzungen Zur Regressionsanalyse
  • 2.1 Stochastische Regressoren
  • 2.2 Zweistufige Regression
  • 3.4.3 Zweifachklassifikation (ein gemischtes Modell)
  • Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Bezeichnungen

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