Aktualisiert: 2023-07-02
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Regressions- und Varianzanalyse
Schlüsselwort: Lineares Modell
Regressions- und Varianzanalyse
Regressions- und Varianzanalyse
Einführung in lineare Strukturgleichungsmodelle mit Stata
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: 2023-07-02
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Lineare Entscheidungsmodelle
Lineare Entscheidungsmodelle
Einführung in die Bayes-Statistik
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: 2023-07-03
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Einführung in die Bayes-Statistik
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: 2023-07-03
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Einführung in die Bayes-Statistik
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: 2023-07-03
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Lineare Modelle
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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Lineare statistische Methoden
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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Lineare statistische Methoden
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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Lineare Modelle
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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Einführung in die Bayes-Statistik
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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Regressions- und Varianzanalyse
Lineare Entscheidungsmodelle
Einführung in lineare Strukturgleichungsmodelle mit Stata
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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Lineare Modelle
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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Lineare statistische Methoden
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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Lineare Modelle
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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