Julius Dufner, Uwe Jensen, Erich Schumacher

Statistik mit SAS

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Nach einer Einführung in SAS (Statistical Analysis System) an Hand von Beispielen der beschreibenden Statistik werden sowohl grundlegende Verfahren als auch einige weiterführende statistische Methoden behandelt. Die zu Grunde liegenden Modelle werden formuliert und deren praktische Durchführung mittels SAS an Beispielen demonstriert. Dabei wird die neue Version 9.1 von SAS zugrunde gelegt. Besonderer Wert wird auf die statistische Interpretation des Output gelegt.

Produktdetails

• Teubner Studienbücher Mathematik
• Verlag: Vieweg+Teubner / Vieweg+Teubner Verlag
• Artikelnr. des Verlages: 978-3-519-22088-6
• 3., überarb. Aufl.
• Seitenzahl: 392
• Erscheinungstermin: 15. Juni 2004
• Deutsch
• Abmessung: 205mm x 137mm x 22mm
• Gewicht: 456g
• ISBN-13: 9783519220886
• ISBN-10: 3519220881
• Artikelnr.: 04726024

Autorenporträt

Prof. Dr. Julius Dufner, Universität Hohenheim Prof. Dr. Uwe Jensen, Universität Ulm Dr. Erich Schumacher, Hochschule für Technik Stuttgart

Inhaltsangabe

1 Einführung in SAS.- 1.1 Das SAS-Softwaresystem.- 1.2 Die SAS-Benutzeroberfläche.- 1.3 Statistik-Komponenten.- 2 Das SAS-Programmsystem.- 2.1 Ein einführendes Beispiel.- 2.2 Ergänzungen.- 2.3 Externe Daten.- 2.4 Die Programmiersprache SAS.- 3 Beschreibende Statistik.- 3.1 Eindimensionale Stichproben.- 3.2 Zwei- und mehrdimensionale Stichproben.- 4 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.- 4.1 Wahrscheinlichkeitstheorie.- 4.2 Grundlagen der beurteilenden Statistik.- 5 Beurteilende Statistik - Grundlegende Verfahren.- 5.1 Tests bei Normalverteilungsannahme.- 5.2 Anpassungstests.- 5.3 Verteilungsfreie Verfahren - Nichtparametrische Methoden.- 6 Varianzanalyse.- 6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse - fixe Effekte.- 6.2 Multiple Mittelwertsvergleiche.- 6.3 Einfaktorielle Varianzanalyse - zufällige Effekte.- 6.4 Zweifaktorielle Varianzanalyse - Kreuzklassifikation.- 6.5 Zweifaktorielle hierarchische Varianzanalyse.- 6.6 Versuchsplanung - spezielle Randomisationsstrukturen.- 6.7 Unbalancierte Daten.- 7 Lineare Regressionsanalyse.- 7.1 Einfache lineare Regression.- 7.2 Multiple lineare Regressionsanalyse.- 7.3 Kovarianzanalyse.