Angewandte Methoden der mathematischen Statistik

InhaltsverzeichnisKap 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.