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This title is printed to order. This book may have been self-published. If so, we cannot guarantee the quality of the content. In the main most books will have gone through the editing process however some may not. We therefore suggest that you be aware of this before ordering this book. If in doubt check either the author or publisher’s details as we are unable to accept any returns unless they are faulty. Please contact us if you have any questions.
Mit dieser Sammlung von Beispielen mochten wir Studierenden aller Fachrich- tungen Gelegenheit geben zur selbststandigen Erarbeitung einfacher, aber hau- figer Fragestellungen aus der Regressionsanalyse. Ais Voraussetzung geniigt eine einsemestrige Einfiihrungsvorlesung in angewandter Statistik, in der auf dieses Gebiet eingegangen wird, vollauf. 1m ersten Teil werden die Daten unter Angabe der Quelle und einer kurzen Formulierung des Problems prasentiert. 1m zweiten Teil geben wir einen LOsungsvorschlag fiir die Beispiele. Der Leser hat dadurch die Moglichkeit, unabhangig von den Losungen sich die Daten anzusehen und eventuell die Fragestellung zu erweitern oder abzuandern. Die Beispiele sind nicht auf eine bestimmte Fachrichtung ausgerichtet. Vielmehr sollten die Daten rasch in ihrem Kontext verstanden werden. Die Beispiele sind den Bereichen Sport, Zahlenlotto, Biologie u.a. entnommen. Das alteste Beispiel stammt von Lambert. Es ist 1765 in seinen Beitriigen zum Gebmuche der Mathematik und deren Anwendungen veroffentlicht worden und zeigt, wie diese Probleme noch vor Einfiihrung der Methode der kleinsten Quadrate aus- gewertet wurden. Unsere LOsungsvorschlage basieren auf Kleinstquadrate-Schatzern. Diese Re- suit ate kann man seIber mit robusten oder nichtparametrischen Schatzern ver- gleichen. Unsere LOsungen sind also nur klassische Vorschlage und konnen durchaus von Ihren Resultaten abweichen. Geben Sie ein Zahlenmaterial drei versierten Statistikern, dann haben Sie meistens auch drei alternative LOsungen.
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Mit dieser Sammlung von Beispielen mochten wir Studierenden aller Fachrich- tungen Gelegenheit geben zur selbststandigen Erarbeitung einfacher, aber hau- figer Fragestellungen aus der Regressionsanalyse. Ais Voraussetzung geniigt eine einsemestrige Einfiihrungsvorlesung in angewandter Statistik, in der auf dieses Gebiet eingegangen wird, vollauf. 1m ersten Teil werden die Daten unter Angabe der Quelle und einer kurzen Formulierung des Problems prasentiert. 1m zweiten Teil geben wir einen LOsungsvorschlag fiir die Beispiele. Der Leser hat dadurch die Moglichkeit, unabhangig von den Losungen sich die Daten anzusehen und eventuell die Fragestellung zu erweitern oder abzuandern. Die Beispiele sind nicht auf eine bestimmte Fachrichtung ausgerichtet. Vielmehr sollten die Daten rasch in ihrem Kontext verstanden werden. Die Beispiele sind den Bereichen Sport, Zahlenlotto, Biologie u.a. entnommen. Das alteste Beispiel stammt von Lambert. Es ist 1765 in seinen Beitriigen zum Gebmuche der Mathematik und deren Anwendungen veroffentlicht worden und zeigt, wie diese Probleme noch vor Einfiihrung der Methode der kleinsten Quadrate aus- gewertet wurden. Unsere LOsungsvorschlage basieren auf Kleinstquadrate-Schatzern. Diese Re- suit ate kann man seIber mit robusten oder nichtparametrischen Schatzern ver- gleichen. Unsere LOsungen sind also nur klassische Vorschlage und konnen durchaus von Ihren Resultaten abweichen. Geben Sie ein Zahlenmaterial drei versierten Statistikern, dann haben Sie meistens auch drei alternative LOsungen.