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Multivariate Modelle

Neue Ansätze für biometrische Anwendungen

  • Conference proceedings
  • © 1991

Overview

Editors:
  1. Gilg U. H. Seeber

    1. Institut für Statistik, Leopold-Franzens Universität Innsbruck, Innsbruck, Austria

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  2. Christoph E. Minder

    1. Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Switzerland

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Part of the book series: Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (MEDINFO, volume 74)

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Table of contents (7 papers)

  1. Front Matter

    Pages i-1
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  2. Einleitung

    • Gilg U. H. Seeber
    Pages 2-3

  3. Nicht-lineare multivariate Analyse eines Nützlingsversuchs im Feld

    • Manfred Berres
    Pages 4-29

  4. Quasi-Likelihood Methoden zur Analyse von unabhängigen und abhängigen Beobachtungen

    • Reinhold Hatzinger
    Pages 30-53

  5. Glättung mit diskreten Daten: Kernfunktionen in Dichteschätzproblemen, nonparametrischer Regression und Diskriminanzanalyse

    • Gerhard Tutz
    Pages 54-88

  6. Monitoring von ökologischen und biometrischen Prozessen mit statistischen Filtern

    • Sylvia Frühwirth-Schnatter
    Pages 89-122

  7. Kalman Filter zur On-Line-Diskriminanz-Analyse von Verlaufskurven

    • Willi-Julius Stronegger
    Pages 123-155

  8. Globale Anpassungstests für eine weite Klasse von statistischen Modellen

    • Christoph E. Minder
    Pages 156-165

  9. Back Matter

    Pages 169-170
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Keywords

About this book

Der vorliegende Band besch{ftigt sich mit nicht standardm{~ig verwendeten multivariaten Methoden in der Statistik. Die Darstellung erfolgt anhand von Beispielen aus der Praxis, im Gegensatz zu den meisten Lehrb}chern, die von der mathematischen Theorie herkommen. In der Praxis auftretende Schwierigkeiten werden diskutiert. Neu ist die Betrachtung der Methoden als abh{ngig von den Eigenschaften der Daten, wobei die Autoren gro~en Wert auf eine ad{quate Analyse legen. Der Band vermittelt dem Leser Vorbilder f}r seine eigene praktische Arbeit, indem er die statistische Praxis anhand der Arbeit von versierten Statistikern mit neuen, wenig bekannten Methoden darstellt.

Editors and Affiliations

  • Institut für Statistik, Leopold-Franzens Universität Innsbruck, Innsbruck, Austria

    Gilg U. H. Seeber

  • Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Switzerland

    Christoph E. Minder

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