Das Lehrwerk bietet eine umfassende Darstellung der für das Schätzen und Messen in linearen Modellen erforderlichen algebraischen Grundlagen. Ferner wird das statistische Werkzeug vorgeführt und ausführlich das Arbeiten mit unterschiedlichen Modellvarianten behandelt. Das Grundlagenwerk für den angewandten Mathematiker und Statistiker. Aus dem Inhalt: Vektoren und Matrizen. Inverse Matrizen. Berechnung von MPB-Inversen. Statistische Grundlagen. Lineare Modelle. Modelle mit regulärer Varianz-Kovarianz-Matrix. Modelle mit singulärer Varianz-Kovarianz-Matrix.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Vorzügliches Lehrbuch über lineare Modelle für Studenten aus den Wirtschaftswissenschaften, aber auch der Mathematik, Informatik bis hin zur Psychologie. Kaum eine statistische Theorie ist so gut geeignet, die Fülle und Tiefe statistischer Ideen und Methoden zu zeigen, wie gerade die des Linearen Modells.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Vorzügliches Lehrbuch über lineare Modelle für Studenten aus den Wirtschaftswissenschaften, aber auch der Mathematik, Informatik bis hin zur Psychologie. Kaum eine statistische Theorie ist so gut geeignet, die Fülle und Tiefe statistischer Ideen und Methoden zu zeigen, wie gerade die des Linearen Modells.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Lehrwerk bietet eine umfassende Darstellung der für das Schätzen und Messen in linearen Modellen erforderlichen algebraischen Grundlagen. Ferner wird das statistische Werkzeug vorgeführt und ausführlich das Arbeiten mit unterschiedlichen Modellvarianten behandelt. Das Grundlagenwerk für den angewandten Mathematiker und Statistiker. Vektoren und Matrizen. Inverse Matrizen. Berechnung von MPB-Inversen. Statistische Grundlagen. Lineare Modelle. Modelle mit regulärer Varianz-Kovarianz-Matrix. Modelle mit singulärer Varianz-Kovarianz-Matrix.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Aktualisiert: 2023-01-24
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Aktualisiert: 2023-04-02
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Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse.
Aktualisiert: 2023-04-11
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Das Lehrwerk bietet eine umfassende Darstellung der für das Schätzen und Messen in linearen Modellen erforderlichen algebraischen Grundlagen. Ferner wird das statistische Werkzeug vorgeführt und ausführlich das Arbeiten mit unterschiedlichen Modellvarianten behandelt. Das Grundlagenwerk für den angewandten Mathematiker und Statistiker. Vektoren und Matrizen. Inverse Matrizen. Berechnung von MPB-Inversen. Statistische Grundlagen. Lineare Modelle. Modelle mit regulärer Varianz-Kovarianz-Matrix. Modelle mit singulärer Varianz-Kovarianz-Matrix.
Aktualisiert: 2023-03-28
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Vorzügliches Lehrbuch über lineare Modelle für Studenten aus den Wirtschaftswissenschaften, aber auch der Mathematik, Informatik bis hin zur Psychologie. Kaum eine statistische Theorie ist so gut geeignet, die Fülle und Tiefe statistischer Ideen und Methoden zu zeigen, wie gerade die des Linearen Modells.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Lehrwerk bietet eine umfassende Darstellung der für das Schätzen und Messen in linearen Modellen erforderlichen algebraischen Grundlagen. Ferner wird das statistische Werkzeug vorgeführt und ausführlich das Arbeiten mit unterschiedlichen Modellvarianten behandelt. Das Grundlagenwerk für den angewandten Mathematiker und Statistiker. Aus dem Inhalt: Vektoren und Matrizen. Inverse Matrizen. Berechnung von MPB-Inversen. Statistische Grundlagen. Lineare Modelle. Modelle mit regulärer Varianz-Kovarianz-Matrix. Modelle mit singulärer Varianz-Kovarianz-Matrix.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Vorzügliches Lehrbuch über lineare Modelle für Studenten aus den Wirtschaftswissenschaften, aber auch der Mathematik, Informatik bis hin zur Psychologie. Kaum eine statistische Theorie ist so gut geeignet, die Fülle und Tiefe statistischer Ideen und Methoden zu zeigen, wie gerade die des Linearen Modells.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse.
Aktualisiert: 2023-04-11
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In der vorliegenden Arbeit wurden mathematische Methoden zur Erstellung und Validierung von QSAR-Modellen untersucht. Hierbei wurde die Methode der Doppelten Kreuzvalidierung (die zur simultanen Modellselektion und Modellbewertung eingesetzt wird) systematisch untersucht, da die Validität dieser Methode häufig in der Literatur angezweifelt wird.
Mithilfe umfangreicher Simulationsstudien und realer Datensätze konnte gezeigt werden, dass die DCV selbst unter Modellunsicherheit das Potential hat, den Vorhersagefehler der Modelle ohne einen statistisch nachweisbaren systematischen Fehler zu schätzen. Hiermit wurde belegt, dass die DCV tatsächlich eine valide Methode ist.
Ferner gelang es, den Einfluss der Modellselektion auf die quantitative Zusammensetzung des Vorhersagefehlers in der Simulationsstudie zu beschreiben. Da die DCV sowohl ohne als auch mit Ensemble-Bildung angewendet werden kann, wurde der Einfluss der Ensemble-Bildung auf den Vorhersagefehler und die Leistungsfähigkeit der DCV systematisch untersucht und mithilfe von Simulationsdaten und realen Daten gezeigt.
Da das Potential der DCV von frei wählbaren Parametern wie z.B. der Testdatensatzgröße abhängt, wurde im Rahmen der Arbeit der Einfluss der Parameterauswahl auf die Leistungsfähigkeit der DCV analysiert. Letztlich konnte ein umfassendes Regelwerk entwickelt werden, das dem Anwender ermöglicht, die Parameter der DCV derart auszuwählen, dass eine hohe Modellqualität resultiert und zugleich eine zuverlässige Modellbewertung möglich ist.
Ferner wurde das Potential der modernen Variablenselektionsmethoden (wie z.B. CAR-scores) und der klassischen Variablenselektionsverfahren (die kombinatorisch nach der besten Variablensubmenge suchen) untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass mit modernen Variablenselektionsmethoden in der Regel vergleichbare oder bessere Ergebnisse als mit Methoden der klassischen Variablenselektion erzielt werden.
Ferner wurde in der vorliegenden Arbeit der R2test, der als relatives Gütekriterium zur Modellbewertung bei QSAR-Modellen eingesetzt wird, untersucht, da seine komplexen Eigenschaften bisher noch weitestgehend unverstanden sind. Im Rahmen dieser Arbeit gelang es erstmalig, den systematischen Fehler des R2test in Abhängigkeit von der Testdatensatzgröße zu erklären, indem die zugrundeliegende Verteilungsdichte und der Erwartungswert des R2test unter einigen Annahmen hergeleitet wurden. Um den systematischen Fehler zu korrigieren, wurde im Rahmen der Arbeit ein neuer Ansatz entwickelt, der häufig den bekannten Schätzverfahren (die auf etablierten Gütekriterien basieren) deutlich überlegen ist, da er selbst für sehr kleine Testdatensätze realistische Schätzungen der Vorhersagekraft liefert. Die Vorteile des neu entwickelten Ansatzes wurden mit einem mathematischen Beweis dargelegt und konnten sowohl anhand umfangreicher Simulationsstudien als auch anhand realer Daten belegt werden.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Insbesondere wegen ihrer didaktischen Qualitäten ist diese Ökonometrie- Lehrbuchdarstellung - hier in sechster Auflage - besonders zu empfehlen.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Aktualisiert: 2023-04-04
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