Titlebook: Statistische Analysen; Mathematische Method Volker Nollau Book 1979 Springer Basel AG 1979 Analyse.Auswertung.Ersuchen.Mathematik.mathemati

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Das allgemeine lineare Modell der Mathematischen Statistik,pezialf?lle eines sogenannten allgemeinen linearen Modells der Mathematischen Statistik, das im folgenden definiert wird und dessen Eigenschaften in diesem Kapitel insoweit angegeben und bewiesen werden, wie es zur Darstellung der in den folgenden Abschnitten behandelten konkreten statistischen Analysen erforderlich ist.

Systemic

Kovarianzanalyse,). Wir geben in diesem Kapitel drei Klassifikationen innerhalb der Kovarianzanalyse an, n?mlich die (1,1)-Klassifikation (ein Faktor ., eine Kovariable .), die (2,1)-Klassifikation (zwei Faktoren . und ., eine Kovariable .) und die (2,2)-Klassifikation (zwei Faktoren . und ., zwei Kovariablen . und .).

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,Korrelationsanalyse (Regressionsanalyse — Modell II),hsten Bereichen; so liegen z. B. stochastische Abh?ngigkeiten vor zwischen K?rpergr??e und -gewicht bei erwachsenen Menschen, zwischen Explosionstemperatur, Detonationsgeschwindigkeit und Sprengwirkung von Sprengstoffen sowie zwischen der Anzahl der Verkehrsunf?lle und der dabei get?teten und verletzten Personen sowie der besch?digten Fahrzeuge.

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,Regressionsanalyse — Modell I,ochastische Abh?ngigkeiten (das hei?t stochastische Ursache-Wirkung-Beziehungen) durch Funktionen zu beschreiben. Konkrete Beispiele derartiger stochastischer Abh?ngigkeiten sind die Abh?ngigkeit eines Ernteertrags von der durchschnittlichen Niederschlagsmenge im Monat Mai, die Abh?ngigkeit der L?sb

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,Varianzanalyse — Modell I,rgebnisse. Die Varianzanalyse wurde ursprünglich von R. A. . für sogenannte Feldversuche entwickelt. Sie stellt heute eines der meistangewandten und allgemeinsten Prüf- und Analyseverfahren dar. Von C. . wurde 1947 eine Klassifikation der Varianzanalyse in zwei grundlegende Modelle vorgeschlagen, di

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Kovarianzanalyse,r Einflu?faktoren ., ., … auf Versuchsergebnisse, wobei m?glicherweise auftretende Wirkungen weiterer (nicht-zuf?lliger) Einflu?gr??en — der sogenannten . — zu berücksichtigen sind. Die Kovarianzanalyse vereint dabei in sich Methoden der Varianzanalyse (Modell I) und der Regressionsanalyse (Modell I

badinage

Diskriminanzanalyse,ektive.. Diese Trennung erfolgt dabei durch eine Analyse der Werte gewisser quantitativ erfa?barer Merkmale an diesen Objekten sowie durch Aufstellung — in gewissem Sinne —. optimaler Trennfunktionen (Diskriminanz-funktionen). Mit Hilfe dieser Trennfunktionen ist dann eine Entscheidung über die Klas

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