Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik | Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden | ISBN 9783519127260

Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik

Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden

mit Helmut Pruscha
Buchcover Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik  | EAN 9783519127260 | ISBN 3-519-12726-1 | ISBN 978-3-519-12726-0

Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik

Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden

mit Helmut Pruscha

Inhaltsverzeichnis

  • Kap I Grundlagen aus der Stochastik.
  • 0. Vorbemerkung.
  • 1. Mehrdimensionale Zufallsvariablen.
  • 2. Mehrdimensionale Normalverteilung.
  • 3. Exponentialfamilien.
  • 4. Maximum-Likelihood Methode.
  • Kap II Vorbereitende Verfahren.
  • 1. Planung des Stichprobenumfangs.
  • 2. Variablentransformation.
  • 3. X2-Anpassungstests.
  • Kap III Das Lineare Modell der Statistik.
  • 1. Einführung in das lineare Modell.
  • 2. Spezialfälle.
  • 3. Schätzen der Modellparameter.
  • 4. Lineare Schätzer und ihre Verteilung.
  • 5. Konfidenzintervalle.
  • 6. Testen linearer Hypothesen.
  • Kap IV Varianzanalyhsche Modelle.
  • 1. Einfache Klassifikation.
  • 2. Zweifache Klassifikation.
  • 3. Dreifache Klassifikation.
  • Kap V Lineare Regression und Verwandte Methoden.
  • 1. Lineare Regressionsanalyse.
  • 2. Regressionsfunktionen.
  • 3. Korrelations analyse.
  • 4. Kovarianzanalyse.
  • 5. Nichtlineare Regressions analyse.
  • Kap VI Asymptotische Statistische Methoden.
  • 1. Asymptotisches Verhalten von Schätzerfolgen.
  • 2. Asymptotisches Testen von Hypothesen.
  • 3. Score-und Wald-Test.
  • 4. Pearson-Fisher Teststatistiken.
  • 5. Hinreichende Bedingungen zur asymptotischen Theorie.
  • Kap VII Verallgemeinertes Lineares Modell (GLM).
  • 1. Einführung in die Modelle mit Linkfunktionen.
  • 2. Spezielle GLM.
  • 3. Schätzen und Testen.
  • 4. Statistische Analyse spezieller GLM.
  • Kap VIII Analyse von Kontingenztafeln.
  • 1. Unabhängigkeitsproblem.
  • 2. Homogenitätsproblem.
  • 3. Log-lineare Modelle.
  • 4. Zweidimensionale log-lineare Modelle.
  • 5. Mehrdimensionale log-lineare Modelle.
  • Anhänge.
  • A Ergänzungen aus der Matrizenlehre.
  • 1. Symmetrische Matrizen.
  • 2. Ellipsoide.
  • 3. Ableitungsvektoren und-Matrizen.
  • B ErgÄnzungen aus derStochastik.
  • 1. Testverteilungen.
  • 2. Grundbegriffe aus der mathematischen Statistik.
  • Signifikanztests und ihre Gütefunktion.
  • Konfidenzintervalle.
  • Parameterschätzung.
  • 3. Grenzwertsätze.
  • Fast sichere, stochastische Konvergenz.
  • Verteilungskonvergenz.
  • Zentrale Grenzwertsätze.