Statistik mit SAS

3., überarbeitete Auflage 2004
ISBN: 978-3-519-22088-6
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag

Buch, Deutsch, 390 Seiten, Paperback, Format (B × H): 137 mm x 205 mm, Gewicht: 457 g

Reihe: Teubner Studienbücher Mathematik

Beispiele aus der beschreibenden Statistik bilden die Grundlage für diese Einführung in SAS (Statistical Analysis System). Behandelt werden neben den grundlegenden Verfahren auch die Bereiche, die für Fortgeschrittene im Thema von Interesse sind. Das Buch bietet umfassende Hilfe bei der Modellauswahl und bereitet auf die praktische Durchführung mit Hilfe der Software SAS an instruktiven Beispielen vor. Zudem werden in dieser kompakten Zusammenstellung zu statistischen Verfahren Erläuterungen der benötigten Begriffe und Resultate angeboten.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Dufner, Julius

Schumacher, Erich

Jensen, Uwe

Fachgebiete

• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik

Inhaltsverzeichnis

1 Einführung in SAS.- 1.1 Das SAS-Softwaresystem.- 1.2 Die SAS-Benutzeroberfläche.- 1.3 Statistik-Komponenten.- 2 Das SAS-Programmsystem.- 2.1 Ein einführendes Beispiel.- 2.2 Ergänzungen.- 2.3 Externe Daten.- 2.4 Die Programmiersprache SAS.- 3 Beschreibende Statistik.- 3.1 Eindimensionale Stichproben.- 3.2 Zwei- und mehrdimensionale Stichproben.- 4 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.- 4.1 Wahrscheinlichkeitstheorie.- 4.2 Grundlagen der beurteilenden Statistik.- 5 Beurteilende Statistik — Grundlegende Verfahren.- 5.1 Tests bei Normalverteilungsannahme.- 5.2 Anpassungstests.- 5.3 Verteilungsfreie Verfahren — Nichtparametrische Methoden.- 6 Varianzanalyse.- 6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse — fixe Effekte.- 6.2 Multiple Mittelwertsvergleiche.- 6.3 Einfaktorielle Varianzanalyse — zufällige Effekte.- 6.4 Zweifaktorielle Varianzanalyse — Kreuzklassifikation.- 6.5 Zweifaktorielle hierarchische Varianzanalyse.- 6.6 Versuchsplanung — spezielle Randomisationsstrukturen.- 6.7 Unbalancierte Daten.- 7 Lineare Regressionsanalyse.- 7.1 Einfache lineare Regression.- 7.2 Multiple lineare Regressionsanalyse.- 7.3 Kovarianzanalyse.

Über Autor(innen)

Prof. Dr. Julius Dufner, Universität Hohenheim

Prof. Dr. Uwe Jensen, Universität Ulm

Dr. Erich Schumacher, Hochschule für Technik Stuttgart