Bio-Statistik 2
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Bio-Statistik 2

Hypothesentests – Varianzanalyse – Nichtparametrische Statistik – Analyse von Kontingenztafeln – Korrelationsanalyse – Regressionsanalyse – Zeitreihenanalyse – Programmbeispiele in MINITAB, STATA, N, StatXact und TESTIMATE

  1. 468 Seiten
  2. German
  3. PDF
  4. Über iOS und Android verfügbar
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Bio-Statistik 2

Hypothesentests – Varianzanalyse – Nichtparametrische Statistik – Analyse von Kontingenztafeln – Korrelationsanalyse – Regressionsanalyse – Zeitreihenanalyse – Programmbeispiele in MINITAB, STATA, N, StatXact und TESTIMATE

Über dieses Buch

Statistik ist ein wichtiges Hilfsmittel für viele angewandte Wissenschaften wie Agrar- und Gartenbauwissenschaft, Brauwesen, Biologie, Ökotrophologie, Forstwissenschaften, Soziologie und Wirtschaftswissenschaften. Aber auch in der Technik und im Umweltschutz gewinnt die Statistik zunehmend an Bedeutung. Sie alle werden von dem vorliegenden Band profitieren.

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Information

Verlag
De Gruyter Oldenbourg
Jahr
2015
ISBN drucken
9783486220445
eBook-ISBN:
9783486783520
Auflage
5
Thema
Mathematik
Thema
Mathematik Allgemein

Inhaltsverzeichnis

  1. Vorwort
  2. 8 Test von statistischen Hypothesen
  3. 8.1 Grundbegriffe der Testtheorie
  4. 8.2 Test von Erwartungswerten
  5. 8.2.1 Der t-Test für den Erwartungswert (σ unbekannt)
  6. 8.2.2 Der z-Test für den Erwartungswert (σ unbekannt)
  7. 8.2.3 Vertrauensintervalle für den Erwartungswert
  8. 8.2.4 Vergleich zweier Erwartungswerte
  9. 8.2.5 Unabhängige oder verbundene Stichproben?
  10. 8.2.6 Einseitige oder zweiseitige Alternativhypothesen?
  11. 8.2.7 Bekanntes oder unbekanntes σ?
  12. 8.3 Test der Varianz
  13. 8.3.1 Test der Hypothese σ = σ0
  14. 8.3.2 Der F-Test zum Vergleich zweier Varianzen
  15. 8.3.3 Der Pfanzagl-Test zum Vergleich zweier Varianzen
  16. 8.4 Vergleich von zwei Bernoulli-Wahrscheinlichkeiten
  17. 8.5 Test auf Ausreißer
  18. 8.6 Versuchsplanung und Stichprobenumfang
  19. 9 Varianzanalyse
  20. 9.1 Ein einführendes Beispiel
  21. 9.2 Die einfaktorielle Varianzanalyse
  22. 9.3 Die zweifaktorielle Varianzanalyse
  23. 9.4 Drei- und mehrfaktorielle Varianzanalysen
  24. 9.5 Versuchsanlagen
  25. 9.5.1 Grundlagen und Prinzipien der Versuchsplanung
  26. 9.5.2 Varianzanalytische Modelle
  27. 9.5.3 Prüfung der Voraussetzungen der Varianzanalyse
  28. 9.5.4 Die vollständig randomisierte einfaktorielle Versuchsanlage
  29. 9.5.5 Die vollständig randomisierte zweifaktorielle Versuchsanlage
  30. 9.5.6 Die vollständig randomisierte dreifaktorielle Versuchsanlage
  31. 9.5.7 Die vollständige einfaktorielle Blockanlage
  32. 9.5.8 Die vollständige zweifaktorielle Blockanlage
  33. 9.5.9 Das einfaktorielle Lateinische Quadrat
  34. 9.5.10 Zwei- und mehrfaktorielle Lateinische Quadrate
  35. 9.5.11 Die zweifaktorielle Spaltanlage
  36. 9.5.12 Die dreifaktorielle Spaltanlage
  37. 9.5.13 Die zweifaktorielle Streifenanlage
  38. 9.6 Multiple Mittelwertsvergleiche
  39. 9.6.1 Globaltest und multiple Tests
  40. 9.6.2 Simultane Irrtumswahrscheinlichkeit bei multiplen Testproblemen
  41. 9.6.3 Einschrittverfahren für multiple Mittelwertsvergleiche
  42. 9.6.4 Many-One-Vergleiche
  43. 9.6.5 Mehrschritt verfahren für multiple Mittelwertsvergleiche
  44. 9.6.6 Multiple Mittelwertsvergleiche bei zweifaktoriellen Varianzanalysen
  45. 9.6.7 Multiple Mittelwertsvergleiche bei dreifaktoriellen Varianzanalysen
  46. 10 Nichtparametrische Statistik
  47. 10.1 Die Effizienz eines Tests
  48. 10.2 Der Vorzeichentest für den Median
  49. 10.3 Der Wilcoxon-Rangsummentest
  50. 10.3.1 Verteilung der Wilcoxon- und Mann-Whitney-Statistiken
  51. 10.3.2 Die asymptotische Verteilung der Wilcoxon-Statistik
  52. 10.3.3 Bindungen
  53. 10.3.4 Die Effizienz des Wilcoxon-Tests zum t-Test
  54. 10.4 Die Rangvarianzanalyse nach Kruskal und Wallis
  55. 10.4.1 Der H-Test
  56. 10.5 Der Friedman-Test
  57. 10.6 Der Mood-Test
  58. 10.7 Nichtparametrische multiple Vergleiche
  59. 10.7.1 Multiple Rangsummentests bei einfaktoriellen Varianzanalysen
  60. 10.7.2 Multiple Rangsummentests bei einfaktoriellen Blockanlagen
  61. 10.7.3 Multiple Median-Tests
  62. 10.7.4 Multipler Vorzeichentest von Steel
  63. 10.8 Der Wilcoxon-Vorzeichenrangtest
  64. 10.8.1 Der Vorzeichenrangtest für abhängige Stichproben
  65. 10.8.2 Test des Medians
  66. 10.8.3 Die Effizienz des Vorzeichenrangtests
  67. 10.9 Der Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest
  68. 11 χ2-Tests und Analyse von Kontingenztafeln
  69. 11.1 Der χ2-Test als Test für Verteilungsfunktionen
  70. 11.2 Der χ2-Test zum Prüfen von Häufigkeiten
  71. 11.3 Der χ2-Test zum Prüfen auf Unabhängigkeit
  72. 11.4 Der χ2-Test bei einer einfachen Zweiwegklassifikation
  73. 12 Exakte statistische Tests
  74. 12.1 Prüfung der Unabhängigkeit zweier nominaler Merkmale
  75. 12.1.1 Fishers exakter Test
  76. 12.1.2 Der exakte χ2-Test
  77. 12.2 Unabhängigkeit ordinaler Merkmale von nominalen Merkmalen
  78. 12.2.1 Der exakte Kruskal-Wallis-Test
  79. 12.2.2 Der Wilcoxon-Rangsummentest
  80. 12.3 Überblick über exakte Tests mit StatXact
  81. 12.3.1 Lineare Rangtests
  82. 12.3.2 k x l-Kontingenztafeln
  83. 12.3.3 Geschichtete 2 x 2-Kontingenztafeln
  84. 12.3.4 Ein-Stichproben-Tests
  85. 12.4 Überblick über exakte Tests mit TESTIMATE
  86. 12.4.1 Standardtests für Zwischengruppenvergleiche
  87. 12.4.2 Standardtests für Innerhalbgruppenvergleiche
  88. 12.4.3 Komplexe Test-Modelle
  89. 12.5 Wann soll man exakt testen?
  90. 13 Korrelationsanalyse
  91. 13.1 Der Pearsonsche Korrelationskoeffizient
  92. 13.2 Test des Korrelationskoeffizienten
  93. 13.2.1 Test der Nullhypothese H0 : ρ = 0
  94. 13.2.2 Test der Nullhypothese H0 : ρ = ρ0 mit ρ0 ≠ 0
  95. 13.2.3 Vergleich zweier Korrelationskoeffizienten
  96. 13.2.4 Vertrauensintervall für den Korrelationskoeffizienten
  97. 13.3 Korrelation in Untergruppen
  98. 13.4 Zur Interpretation von Korrelationen
  99. 13.5 Der partielle Korrelationskoeffizient
  100. 13.6 Der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient
  101. 14 Regressionsanalyse
  102. 14.1 Die eindimensionale lineare Regression
  103. 14.1.1 Das Modell
  104. 14.1.2 Die Bestimmung der Regressionsgeraden
  105. 14.1.3 Das Bestimmtheitsmaß
  106. 14.1.4 Hypothesentests und Vertrauensintervalle
  107. 14.1.5 Eindimensionale Regression mit STATA und MINITAB
  108. 14.2 Analyse von Residuen
  109. 14.2.1 Graphische Residuenanalyse
  110. 14.2.2 Test der Normalverteilung
  111. 14.2.3 Durbin-Watson-Test der Autokorrelation
  112. 14.2.4 Der Runs-Test auf Zufälligkeit
  113. 14.2.5 Residuenanalyse in STATA und MINITAB
  114. 14.3 Die zweidimensionale lineare Regression
  115. 14.3.1 Das Modell
  116. 14.3.2 Bestimmung der Regressionsebene
  117. 14.3.3 Das multiple Bestimmtheitsmaß
  118. 14.3.4 Hypothesentests
  119. 14.3.5 Residuenanalyse
  120. 14.3.6 Zweidimensionale Regression in MINITAB
  121. 14.4 Multiple Regression in Matrizenschreibweise
  122. 14.4.1 Die eindimensionale Regression in Matrizenschreibweise
  123. 14.4.2 Die multiple Regression in Matrizenschreibweise
  124. 14.5 Spezielle Methoden der multiplen Regression
  125. 14.5.1 Standardisierte partielle Regressionskoeffizienten
  126. 14.5.2 Sequentielle SQ-Werte und partielle Tests
  127. 14.5.3 Tests in der multiplen Regression
  128. 14.5.4 Schrittweise Regression
  129. 14.6 Regression mit Dummy-Variablen
  130. 14.7 Lineare Regression für nichtlineare Meßdaten
  131. 14.7.1 Polynome
  132. 14.7.2 Exponentialfunktionen
  133. 14.7.3 Potenzfunktionen
  134. 14.8 Die eigentliche nichtlineare Regression
  135. 15 Zeitreihenanalyse
  136. 15.1 Darstellung und Analyse empirischer Zeitreihen
  137. 15.1.1 Der Zeitreihenplot
  138. 15.1.2 Empirische Momente
  139. 15.1.3 Klassische Zerlegung von Zeitreihen
  140. 15.1.4 Residuenanalyse beim Zeitreihenmodell
  141. 15.1.5 Transformation durch Filter
  142. 15.1.6 Zyklische Schwankungen
  143. 15.2 Stochastische Prozesse
  144. 15.2.1 Stationarität
  145. 15.2.2 Weißes Rauschen
  146. 15.2.3 Random-walk-Prozeß
  147. 15.2.4 Allgemeine lineare Prozesse
  148. Anhang
  149. Funktionswerte und Fraktilen der Standardnormalverteilung
  150. Fraktilen der χ2–Verteilung
  151. Fraktilen der t-Verteilung
  152. Fraktilen der F-Verteilung
  153. Fraktilen der studentisierten Spannweitenverteilung
  154. Kritische Werte für den Dunnett-Test
  155. Verteilung der Mann-Whitney-Statistik
  156. p- Werte für den H-Test nach Kruskal und Wallis
  157. Verteilung der Wilcoxon-Vorzeichenrangteststatistik
  158. Signifikanzschwellen für den Friedman-Test
  159. Kritische Werte beim Kolmogorov-Smirnov-Test
  160. Zufallshöchstwerte des Pearsonschen Korrelationskoeffizienten
  161. Zufallshöchstwerte des Spearmanschen Korrelationskoeffizienten
  162. Kritische Werte beim Shapiro-Wilk-Test
  163. Signifikanzgrenzen beim Durbin-Watson-Test
  164. Ozondaten
  165. Düngungsversuch
  166. Betriebsdaten
  167. Dow-Jones-Indizes
  168. Literatur
  169. Tafeln und Tabellen
  170. Handbücher und Manuals
  171. Sachregister
  172. MINITAB- und STATA-Befehle
  173. Welchen Test soll man verwenden?
  174. Merkmals- bzw. Datentypen
  175. Ein-Stichprobentests
  176. Zwei-Stichprobentests oder Zwischengruppenvergleiche
  177. Verbundene Stichprobentests oder Innerhalbgruppenvergleiche
  178. Mehr-Stichprobentests
  179. Multiple Vergleiche
  180. Test auf Verteilung
  181. Test von Varianzen
  182. Test von Korrelationskoeffizienten
  183. Tests in der linearen Regression