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Neuere Verfahren der nichtparametrischen Statistik

Neuere Verfahren der nichtparametrischen Statistik

Georg C. Pflug

85,45 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
Springer Nature B.V.
Año de edición:
1985
Materia
Probabilidad y estadística
ISBN:
9783540157021
85,45 €
IVA incluido
Disponible

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Dieser Sanunelband enthalt Beitrage zum Themenkreis 'Nichtparametrische Statistik' , die im Rahmen des Biometrischen Seminars 1985 der Inter­ nationalen Biometrischen Gesellschaft - Region Bsterreich - Schweiz (International Biometric Society - ROeS) in Graz prasentiert wurden. Oem Prasidenten der ROeS, Herrn Prof. Dr. V. Scheiber gebuhrt der aufrichtige Dank fur die tatkraftige Unterstutzung, die das Zu­ standekonunen dieses Bandes ermoglichte, eben so wie dem Springer-Verlag fur die Aufnahme in die Reihe 'Medizinische Informatik und Statistik'. GieSen im Juli 1~85 Georg Ch. Pflug INHALT 1. G. Ch. Pflug: Konzepte der nichtpararnetrischen Statistik (Einleitung) 2. H. Blining: Adaptive verteilungsfreie Test- nichtpararnetrische MaBe zur Klassifizierung von Verteilungen 6 3. G. Hornrnel: Multiple Vergleiche rnittels Rangtests -alle Paarvergleiche 28 4. J. Hlisler: Adaptive Verfahren, Robustheit und AusreiBerbehandlung - ein Vergleich 49 5. M. J¢rgensen,C. T. Nielsen,N. Keiding,N. E. Skakkeback: Pararnetrische und nichtpararnetrische Modelle flir Wachsturnsdaten 74 6. H. G. Mliller: Nichtpararnetrische Regression flir die Analyse von Verlaufskurven 88 7. W. Grossrnann: Diskrirnination und Klassifikation von Verlaufskurven 109 128 8. Sachverzeichnis EINLEITUNG KONZEPTE DER NICHTPARAMETRISCHEN STATISTIK Die Xra der intensiven Beschaftigung mit Verfahren der nicht­ parametrischen Statistik begann wohl in den fUnfziger Jahren mit der Entwicklung von Permutations- und Rangtests. Der damals gebrauchliche Ausdruck 'verteilungsfreie Methoden' ist langst dem umfassenderen begriff 'nichtparametrische Methoden' gewichen, die diese Verfahren nicht nur fUr die vorkommenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen, sondern auch fUr andere Modellkomponenten auf die Annahme einer speziellen parametrischen Gestalt verzichten. In der parametrischen Statistik ist man daran interessiert, fUr bestimmte Verteilungsmodelle effiziente (d. h.

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