Titlebook: Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik; Jürgen Bortz,Gustav Adolf Lienert,Klaus Boehnke Textbook 19901st edition Springer-Verlag Be

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,Analyse von Me?werten,erprüfung nutzen und kommen die dazu eigentlich indizierten parametrischen Verfahren nicht in Betracht, weil — insbesondere bei kleineren Stichproben — die untersuchten Merkmale nicht normalverteilt sind, stehen dem Anwender eine Reihe von Testverfahren zur Verfügung, die Gegenstand des vorliegenden

方便

,Zusammenhangsma?e und Regression,erkmalstr?ger zusammenh?ngen (korrelieren) und ob dieser Zusammenhang (die Korrelation) statistisch signifikant ist. Der Begriff des Zusammenhanges bzw. der Korrelation wird hier sehr allgemein verwendet. Er umfa?t im engeren Sinne die Korrelation zweier kardinalskalierter Merkmale (.), die Korrelat

Rotator-Cuff

,Urteilerübereinstimmung, einer zuf?lligen Auswahl von Untersuchungseinheiten erhoben wurden, ein Zusammenhang besteht. Für ordinalskalierte Merkmale haben wir zur Beantwortung dieser Frage Spearmans ? und Kendalls τ kennengelernt.

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Verteilungsfreie Sequenzanalyse,n, das w?hrend des Krieges geheimgehalten und 1945 bzw. ausführlicher 1947 von ihrem Sprecher Wald ver?ffentlicht wurde. Das Verfahren diente zun?chst der fortlaufenden Qualit?tskontrolle in der kriegsindustriellen Produktion, fand jedoch bald danach Eingang in die unterschiedlichsten Anwendungsfeld

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Abfolgen und Zeitreihen,ge, ob die Beobachtungen zuf?llig aufeinander folgen (H.) oder nicht (H.). Verf?hrt man bei der sukzessiven Erhebung der Beobachtungen so, da? neben der Auspr?gung des untersuchten Merkmals auch der Zeitpunkt der Erhebung mit registriert wird, erh?lt man eine zeitliche Abfolge oder eine . von Beobac

Latency

,Zusammenhangsma?e und Regression,kardinale Messungen werden dabei nur kurz erw?hnt, da diese üblicher Gegenstand der parametrischen Statistik sind. (Eine vergleichende übersicht der wichtigsten Zusammenhangsma?e findet man bei Kubinger, 1989.)

conscribe

,Analyse von Me?werten,ihrer Hilfe k?nnen sowohl unabh?ngige (7.1) als auch abh?ngige Stichproben (7.2) von Me?werten verglichen werden. Dieses Prinzip wird auch verwendet, wenn es um den Vergleich einer empirischen Verteilung mit einer theoretisch erwarteten Verteilung geht (7.3). Ein allgemeiner Algorithmus zur Konstruk

Morbid

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