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This book is the third revised and updated English edition of the
German textbook \Versuchsplanung und Modellwahl" by Helge
Toutenburg which was based on more than 15 years experience of
lectures on the course \- sign of Experiments" at the University of
Munich and interactions with the statisticians from industries and
other areas of applied sciences and en- neering. This is a type of
resource/ reference book which contains statistical methods used by
researchers in applied areas. Because of the diverse ex- ples
combined with software demonstrations it is also useful as a
textbook in more advanced courses, The applications of design of
experiments have seen a signi?cant growth in the last few decades
in di?erent areas like industries, pharmaceutical sciences, medical
sciences, engineering sciences etc. The second edition of this book
received appreciation from academicians, teachers, students and
applied statisticians. As a consequence, Springer-Verlag invited
Helge Toutenburg to revise it and he invited Shalabh for the third
edition of the book. In our experience with students, statisticians
from industries and - searchers from other ?elds of experimental
sciences, we realized the importance of several topics in the
design of experiments which will - crease the utility of this book.
Moreover we experienced that these topics are mostly explained only
theoretically in most of the available books.
This book is the third revised and updated English edition of the
German textbook \Versuchsplanung und Modellwahl" by Helge
Toutenburg which was based on more than 15 years experience of
lectures on the course \- sign of Experiments" at the University of
Munich and interactions with the statisticians from industries and
other areas of applied sciences and en- neering. This is a type of
resource/ reference book which contains statistical methods used by
researchers in applied areas. Because of the diverse ex- ples
combined with software demonstrations it is also useful as a
textbook in more advanced courses, The applications of design of
experiments have seen a signi?cant growth in the last few decades
in di?erent areas like industries, pharmaceutical sciences, medical
sciences, engineering sciences etc. The second edition of this book
received appreciation from academicians, teachers, students and
applied statisticians. As a consequence, Springer-Verlag invited
Helge Toutenburg to revise it and he invited Shalabh for the third
edition of the book. In our experience with students, statisticians
from industries and - searchers from other ?elds of experimental
sciences, we realized the importance of several topics in the
design of experiments which will - crease the utility of this book.
Moreover we experienced that these topics are mostly explained only
theoretically in most of the available books.
This book is a translation of the up-dated version of my German
textbook that was written parallel to my lecture "Design of
Experiments" which I held at the University of Munich. It was often
called to my attention by statisticians in the pharmaceutical in-
dustry, that there is a need for a summarizing and standardized
representation of the design and analysis of experiments, that
includes the different aspects of classical theory for continuous
response and of modern procedures for categori- cal and especially
correlated response, as well as more complex designs, as for
example cross-over and repeated measures. My staff and graduate
students played an essential part in the preparation of the
manuscript. They wrote the text in well-tried precision (Andreas
Fie- ger), worked out examples (Andreas Fieger, Christian Kastner),
and prepared several sections in this book (Ulrike Feldmeier,
Sabina Illi, Elke Ortmann, An- drea Schopp, Irmgard Strehler,
Christian Kastner, Oliver Loch). I am appreciative of the efforts
of those who assisted in the preparation of the English version. In
particular, I would like to thank Sabina Illi and Oliver Loch, as
well as V.K. Srivastava (University of Lucknow, India) for their
careful reading of the English version and invaluable suggestions.
Revised and updated with the latest results, this Third Edition
explores the theory and applications of linear models. The authors
present a unified theory of inference from linear models and its
generalizations with minimal assumptions. They not only use least
squares theory, but also alternative methods of estimation and
testing based on convex loss functions and general estimating
equations. Highlights of coverage include sensitivity analysis and
model selection, an analysis of incomplete data, an analysis of
categorical data based on a unified presentation of generalized
linear models, and an extensive appendix on matrix theory.
Das Buch behandelt die Anlage und Auswertung von Versuchen f r
stetigen normalverteilten Response, f r stetigen Response auf der
Basis von Rangdaten, f r kategorialen, insb. bin ren Response auf
der Basis loglinearer Modelle und f r kategorialen korrelierten
Response auf der Basis von Marginalmodellen und symmetrischen
Regressionsmodellen.
Eine Reihe von f r die Anwendungen wichtigen Modellen sind
enthalten: wie faktorielle Experimente, Cross-over Design, Repeated
Measures Design und kategorialer Response in Clustern. Das Buch ist
als Lehrmaterial f r die Statistik und Biometrie und als Grundlage
f r die Anwendung der Versuchsplanung in Medizin, Zahnmedizin,
Soziologie, den Biowissenschaften und der Pharmaindustrie angelegt.
Six Sigma ist eine wissenschaftliche Managementmethode, die zum
Ziel hat, Kundenbed rfnisse vollst ndig und profitabel zu erf llen.
In jeder Phase eines Six-Sigma-Projektes werden statistische
Methoden angewendet, um faktenbasierte Entscheidungen treffen zu k
nnen. Das Buch mit den Schwerpunkten DMAIC (Six-Sigma-Methode zur
Verbesserung von Prozessen) und Statistik vereint praxisnahes
Expertenwissen aus Anwendung, Consulting und Wissenschaft. Es
richtet sich an alle, die Six Sigma einsetzen oder in
Lehrveranstaltungen behandeln wollen.
Das Buch behandelt die Anlage und Auswertung von Versuchen fur
stetigen normalverteilten Response, fur stetigen Response auf der
Basis von Rangdaten, fur kategorialen, insb. binaren Response auf
der Basis loglinearer Modelle und fur kategorialen korrelierten
Response auf der Basis von Marginalmodellen und symmetrischen
Regressionsmodellen.
Eine Reihe von fur die Anwendungen wichtigen Modellen sind
enthalten: wie faktorielle Experimente, Cross-over Design, Repeated
Measures Design und kategorialer Response in Clustern. Das Buch ist
als Lehrmaterial fur die Statistik und Biometrie und als Grundlage
fur die Anwendung der Versuchsplanung in Medizin, Zahnmedizin,
Soziologie, den Biowissenschaften und der Pharmaindustrie
angelegt."
Das Fach Statistik ist in vielen Studiengangen Teil des
Grundstudiums. Wegen des mathematisch begrundeten Vorgehens haben
Studenten haufig Verstandnisprobleme. Das Arbeitsbuch ist eine
effektive Lernhilfe fur die Vorlesungen Statistik I und II und
erganzt die zwei Lehrbucher Deskriptive Statistik und Induktive
Statistik. Jedes Kapitel besteht aus einem Lehrteil, der die
wichtigsten Zusammenhange anhand klar strukturierter Beispiele
erlautert, sowie einem kommentierten Aufgabenteil. Datensatze fur
zusatzliche Ubungen mit SPSS als Download erhaltlich."
Statistische Verfahren werden in der Medizin und in allen
Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und
zunehmend auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften eingesetzt.
Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu
uberwinden, geben die Autoren in dem vorliegenden Buch eine
anwendungsorientierte Einfuhrung in die Methoden der induktiven
Statistik und Datenanalyse. Sie beschreiben anhand praxisnaher
Beispiele die Ideen und Werkzeuge des modernen statistischen
Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Ubungsaufgaben
sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlosungen ihm zeigen, wie
eine Ubung gelost werden konnte. Sowohl die Statistik-Software SPSS
als auch als Neuerung - die Programmiersprache R kommen in diesem
Buch zum Einsatz. Das Buch beinhaltet ferner eine Einfuhrung zur
Problematik fehlender Daten. Diese Erweiterung ist einmalig fur ein
deutschsprachiges Lehrbuch der Statistik."
Dieses Buch gibt einen vollstandigen Uberblick uber Lineare Modelle
und verwandte Gebiete, z.B. die Matrixtheorie. Das Buch umfasst
Theorie und Anwendungen. Zahlreiche Beispiele sowie Datensatze,
Tests und Grafiken (Tests auf Strukturbruche/Parameterkonstanz) auf
einer Website dienen der Anwendungsorientierung. Ein eigenes,
relativ umfangreiches Kapitel zur Matrixtheorie stellt die
notwendigen methodischen Hilfsmittel fur die Beweise der Satze im
Text bereit und vermittelt eine Auswahl klassischer und moderner
algebraischer Resultate. Das Buch ist vor allem als begleitendes
Lehrmaterial fur Studenten, fur die Forschung auf dem Gebiet der
Linearen Modelle sowie fur Dozenten und Studenten hoherer Semester
der Wirtschaftswissenschaften angelegt."
Das Buch behandelt die Datenerhebung und -auswertung von
klassifizierten (kategorialen) Merkmalen in Querschnitt- und
LAngsschnittstudien mit dem Schwerpunkt, Haupt- und
Wechselwirkungseffekte fA1/4r das Eintreten eines Zielereignisses
zu modellieren und zu schAtzen. Der wichtige Spezialfall einer
binAren ZielgrAAe liefert die Modelle der Risikoanalyse. Die
Besonderheit des Buches liegt darin, daA der Zusammenhang zwischen
zeitunabhAngigen, kumuliert zeitabhAngigen und stetig
zeitabhAngigen Analyseverfahren der nichtparametrischen Statistik
dargestellt und an Beispielen demonstriert wird. Neue Resultate zur
KonfidenzschAtzung in Lebensdauermodellen und zur zeitadjustierten
Kontingenzanalyse liegen vor. Durch die knappe Darstellung der
statistischen Theorie, den ausfA1/4hrlichen Hinweis auf die
Spezialliteratur und die zahlreichen, vollstAndig durchgerechneten
Beispiele mit realen DatensAtzen ist dieses Buch sowohl fA1/4r
Studenten und Anwender der Statistik als auch fA1/4r Mediziner und
Soziologen von Interesse.
Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch
in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik
gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu uberwinden,
geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene
Einfuhrung in die Methoden der deskriptiven Statistik und
Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des
Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und
R beschrieben. Viele Ubungsaufgaben (mit Losungen) unterstutzen das
(Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I
an deutschsprachigen Universitaten vollstandig ab. Neu in dieser
Auflage ist eine Einfuhrung in die logistische Regression, deren
Konzept auch anhand der statistischen Software SPSS und R erlautert
wird. Des Weiteren wurden viele Beispiele und Ubungsaufgaben
thematisch uberarbeitet."
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