Titlebook: Biometrie; Lutz Dümbgen Textbook 2010 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2010 Assoziation.Biometrie.Dis

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書目名稱Biometrie影響因子(影響力)




書目名稱Biometrie影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Biometrie網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Biometrie網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Biometrie被引頻次




書目名稱Biometrie被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Biometrie年度引用




書目名稱Biometrie年度引用學(xué)科排名




書目名稱Biometrie讀者反饋




書目名稱Biometrie讀者反饋學(xué)科排名

aqueduct

Deskriptive Statistik,en enth?lt . Werte . von mehreren Variablen, und man spricht von einer . (.) Stichprobe. Eine andere Bezeichnung für Variable ist .. Die m?glichen Werte einer Variable bzw. eines Merkmals nennt man auch ..

消息靈通

,Konfidenzbereiche für Normalverteilungen,erfahren für diese Verteilungsfamilie zu überlegen. Historisch gesehen waren dies sogar die ersten statistischen Verfahren. In diesem Kapitel betrachten wir eine Stichprobe . von stochastisch unabh?ngigen, nach . (μ,σ.) verteilten Zufallsvariablen. Dabei sind μ ∈ ? und σ > 0 Parameter, von denen min

不法行為

Multiple Vergleiche und Tests auf Assoziation,omponenten Y. in einer Menge Y. Die Frage ist, ob zwischen diesen Vektoren signifikante Unterschiede bestehen. Eine einfache, aber oftmals erfolgreiche Methode basiert auf sogenannten multiplen Vergleichen und Adjustierungen, die wir in Abschnitt 10.1 behandeln. Dabei wendet man Vertrauensbereiche o

Sigmoidoscopy

Bootstrap-Verfahren,en. Diese wurde von Bradley Efron (1979) für spezielle Situationen eingeführt und danach von zahlreichen Autoren weiterentwickelt. Die hier beschriebene Variante (“pivotal bootstrap”) lehnt sich eher an die Arbeit von Bickel und Freedman (1981) an.

協(xié)議

Circumscribe

,Introduction – Michael Devitt at Eighty,en wir eine Stichprobe . von stochastisch unabh?ngigen, nach . (μ,σ.) verteilten Zufallsvariablen. Dabei sind μ ∈ ? und σ > 0 Parameter, von denen mindestens einer unbekannt ist und durch ein Konfidenzintervall eingegrenzt werden soll.

強制性

變形詞

,Konfidenzbereiche für Normalverteilungen,en wir eine Stichprobe . von stochastisch unabh?ngigen, nach . (μ,σ.) verteilten Zufallsvariablen. Dabei sind μ ∈ ? und σ > 0 Parameter, von denen mindestens einer unbekannt ist und durch ein Konfidenzintervall eingegrenzt werden soll.

Magnificent