Nichtparametrische Datenanalyse SpringerLink
Nichtparametrische Datenanalyse SpringerLink Skip to main content Advertisement Search Go to cart Search Textbook © 2002
View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Ullrich Munzel Biostatistics & Data Management, VIATRIS GmbH & Co. KG, Frankfurt/Main, Deutschland
View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Klare Problemstellungen und deren Lösung Modern und nahe an der neuesten Literatur Viele Beispiele mit realen Datensätzen Angebot eigener Software über das Internet: http://www.ams.med.uni-goettingen.de/Projekte/Software.html Includes supplementary material: sn.pub/extras Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST) 636 Accesses 45 Citations
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Nichtparametrische Datenanalyse
Unverbundene StichprobenAuthors
Edgar Brunner0, Ullrich Munzel1 Edgar Brunner Abteilung Medizinische Statistik, Universität Göttingen, Göttingen, DeutschlandView author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Ullrich Munzel Biostatistics & Data Management, VIATRIS GmbH & Co. KG, Frankfurt/Main, Deutschland
View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Klare Problemstellungen und deren Lösung Modern und nahe an der neuesten Literatur Viele Beispiele mit realen Datensätzen Angebot eigener Software über das Internet: http://www.ams.med.uni-goettingen.de/Projekte/Software.html Includes supplementary material: sn.pub/extras Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST) 636 Accesses 45 Citations
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Table of contents About this book Keywords Reviews Authors and Affiliations Bibliographic InformationBuying options
eBook USD 44.99 Price excludes VAT (USA) ISBN: 978-3-642-56151-1 Instant PDF download Readable on all devices Own it forever Exclusive offer for individuals only Tax calculation will be finalised during checkout Buy eBook Learn about institutional subscriptions This is a preview of subscription content, access via your institution.Table of contents 4 chapters
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Pages i-xvi PDFDatenstrukturen und Verteilungen
Edgar Brunner, Ullrich Munzel Pages 1-45Einfaktorielle Versuchspläne
Edgar Brunner, Ullrich Munzel Pages 47-133Mehrfaktorielle Versuchspläne
Edgar Brunner, Ullrich Munzel Pages 135-185Theorie
Edgar Brunner, Ullrich Munzel Pages 187-249Back Matter
Pages 251-312 PDF Back to topAbout this book
"Nichtparametrische Datenanalyse" enthält eine umfassende Darstellung von nichtparametrischen Methoden zur statistischen Modellierung und Auswertung von Experimenten, wobei viele seit langem bekannte Verfahren in einer neuartigen Sichtweise beschrieben werden. Diese gestattet nicht nur die einheitliche Behandlung von metrischen Daten mit stetigen sowie beliebig unstetigen Verteilungen, sondern auch die Analyse von ordinalen und sogar dichotomen Daten mit den gleichen Methoden. Die vorgestellte Modellierungstechnik erlaubt eine elegante Verallgemeinerung der bekannten Rangverfahren auf vielfältige Versuchsanlagen. Besonders hervorzuheben sind die ausgezeichnete Darstellung des nichtparametrischen Behrens-Fisher Problems und die anschauliche Einführung in die Analyse mehrfaktorieller Versuchsanlagen mit Hilfe der Matrizentechnik. Zahlreiche Beispiele zur Durchführung von Berechnungen mit SAS und 80 Übungsaufgaben runden die Darstellung des Stoffes ab. Back to topKeywords
DatenanalyseSASTrennfunktionWahrscheinlichkeitsrechnungWahrscheinlichkeitstheorieZufallsvariablemetrische Daten Back to topReviews
Das Buch präsentiert einen grundsätzlich anderen Zugang zur nichtparametrischen Statistik als man ihn üblicherweise aus Lehrbüchern kennt. Drei Aspekte sind einzigartig: -- Im eigentlichen Sinne von `nichtparametrisch' werden Unterschiede zwischen Verteilungen nur über Verteilungen definiert und rein nichtparametrische Hypothesen nur mit Hilfe von Funktionalen der Verteilungen formuliert. ... -- In dem Buch wird nicht wie üblich von stetigen Verteilungsfunktionen ausgegangen. Vielmehr werden Bindungen in natürlicher Weise in die Theorie einbezogen, indem von der normalisierten Version der Verteilungsfunktion ausgegangen wird. -- Zur Formulierung der nichtparametrischen Hypothesen in mehrfaktoriellen Versuchsanlagen wird von der Idee Gebrauch gemacht, eine additive Zerlegung der Verteilungsfunktionen vorzunehmen. ... Zu den einzelnen Fragestellungen werden jeweils Beispiele aus der Praxis gegeben. Auch wenn die Themenbereiche `wohlbekannt' sind, ist es die Art der Behandlung natürlich nicht. Speziell werden zwar die üblichen (semi-parametrischen) Shift-Alternativen ebenfalls betrachtet; im Zentrum der Diskussion stehen die `Tendenz-Hypothesen', die mittels der relativen Effekte formuliert sind. Die Auswertung mittels geeigneter Software ist bei einem neuen Zugang nicht selbstverständlich. Daher werden Hinweise zur Software gegeben; sie beziehen sich auf das weitverbreitete Paket SAS. Hier haben die Autoren eine Reihe von Makros programiert, die aus dem Internet heruntergeladen werden können. ... Der Ansatz, zu dessen Entwicklung vor allem der erstgenannte Autor wesentlich beigetragen hat, überzeugt durch die erfolgreiche Berücksichtigung der drei genannten Aspekte. Das Buch ist eine adäquate Darstellung für die Situation unabhängiger Stichproben. Damit ist es sicherlich ein Meilenstein der nichtparametrischen Statistik, dem aller Erfolg zu wünschen ist.[ R.Schlittgen (Hamburg) ] Back to top