Download e-book for kindle: Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik: Lineare, by Helmut Pruscha

By Helmut Pruscha

ISBN-10: 3322909034

ISBN-13: 9783322909039

ISBN-10: 3519127261

ISBN-13: 9783519127260

Ren; nichtparametrische (verteilungsfreie) Methoden sind nicht aufgenommen wor den. Das magazine manchem unentschuldbar erscheinen, denn parametrische Verfahren gehen mit Verteilungsannahmen einher. Doch kann guy sich diesen oft durch Transformieren der Ausgangsdaten niihem, oder aber guy kann ihre Wichtigkeit durch Erzielen eines groBen Stichprobenumfangs und durch Wahl asymptotischer Methoden abschwachen. ErfahrungsgemaB ziehen die meisten Anwender dies en Umweg (Uber Datentransformation und / oder Asymptotik) der Benutzung nichtpa rametrischer Verfahren vor. Letztere sind namlich in der Statistik-Software nur schwach vertreten und bieten wohl auch (noch) nicht diese Methoden- und Inter pretations-Vielfalt, wie es die parametrischen Verfahren tun. Die zuktinftige Ent wicklung der Statistik-Software, basierend auf immer leistungskriiftigeren Rech nem, konnte die Einstellung der Anwender andem. Der Stoff der vorliegenden Darstellung ist Vorlesungen entsprungen, die der Autor an den Universitaten MUnchen und Hannover gehalten hat. Er kann in einer zwei semestrigen Vorlesung vorgetragen werden. Dabei kann im ersten Semester Kap I 1,2 Kap II 1 Kap III Kap IV Kap V (die beiden letzten ganz oder teilweise) behandelt werden, wiihrend Kap I 3,4 Kap II 2,3 Kap VI Kap VII Kap VIII dem zweiten Semester vorbehalten sind. Die in den textual content eingestreuten Fallstudien stammen aus statistischen Beratungen und Praktika, die der Autor seit Jahren am Mathematischen Institut der Universitat MUnchen {Lehrstuhl Prof. Dr. P. Ganssler} durchfijhrt.

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Paulis Kindheit. Frühwerk über Relati'Oitä'tstheorie Wolfgang Pauli kam in einem intellektuellen Milieu Wiens am 25. April 1900 zur Welt. Sein aus Prag stammender Vater Wolfgang Joseph struggle Arzt und machte an der Universität Wien eine akademische Karriere. Dort wurde er Professor und später Direktor eines neuen Instituts für medizinische Kolloidchemie.

Datenstrukturen und Datenbanken by Georg Schäfer PDF

Der vorliegende textual content solI Studenten von Fachhochschulen, Berufsaka demien und vergleichbaren Einrichtungen einen raschen, herstellerneu tralen Einstieg in die Welt der Datenstrukturen und Datenbanken geben. Dazu kann der textual content sowohl im Unterricht als auch beim Selbststudium verwendet werden. Wer den textual content grundlich durcharbeitet, ist danach in der Lage, auch fur schwierj.

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2 Variab1entransformation 2. 0 Bei vie1en der in den nachsten Kapite1n zu besprechenden statistischen Modellen werden die Beobachtungsvariab1en Y1 , ... , Yn in der Gestalt Yi = Lf;l Xij,8j + ei, i=l, ... ,n eines linearen Modells geschrieben, wobei ,81"" ,,8p die unbekannten Modellparameter sind. An die Feh1er-(Residuen-)Variab1en ei werden neben IEei = 0 die fo1genden Voraussetzungen gestellt 1. e 1 , ... ,e n unabhangig 2. Varei = (52 fur alle i=l, ... ,n 3. jedes ei norma1verteilt . Wahrend 1.

_ ,~)T n 1=1 1'" e IRq+q2 1'" fur ,D , vgl. Mardia et al. 2). 4 Scorefunktion, FlSher-Infonnation Der d-dimensionaIe Vektor Un{B) " U{B) = (Ui{B),,,,,Ud{B))T mit U{B) = din (B) I dB, U/B) = ain{B) / aej, heiBt Scorevektor{-funktion). Ferner bezeichne Wn{B) " W(B) = (Wjk{B)) die dxd-Matrix der zweiten Ableitungen von in{B): WeB) = d2 i n {B)/dB2, \\'jk{B) = a2in{B)/aejaek' Die ML-Gleichungen liefern ein lokaIes Maximum bei i , falls U{i) = 0, wei) negativ-definit. Von nun an betrachten wir U{B), WeB) aIs Funktionen der ZufaIIsvariablen X1 ' ...

Log likelihood-ratio-Test: 2( [(~) - [(>'0)) ~ Wald-Test: -(~ - >'0)2W(~) ~ xI XI Score-Test: - U2 (>'0) [W(>,o) ]-1 ~ (unter Ho) (unter Ho) , XI (unter Ho) , wobei ~ gar nicht benotigt wird. 2 Variablentransformation 53 2. Zum Aufstellen eines Konfidenzintervalls fur ). 9: Mit [-W(~)]-l bildet A- u l - a /2/v ~ ). A V = ~ ~ + u l - a /2/v ein asymptotisches Konfidenzintervall fur ). zum Niveau 1-a. '" .. 'Yn ) = (187,7,1,84,2,13,7,3,12,262) vorliegen mogen. Unter Anwendung der Potenztransformation 1.

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by George
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