Biometrie [electronic resource] /
Dümbgen, Lutz.author.
Das Buch gibt eine Einführung in die wichtigsten statistischen Methoden und Denkweisen. Dabei werden insbesondere Verfahren behandelt, die auch in der Biostatistik zum Einsatz kommen, z.B. Verfahren rund um randomisierte Studien und Vierfeldertafeln. Neben klassischen Methoden werden auch rechenintensive Verfahren wie z. B. exakte Konfidenzschranken oder Bootstrap/Resampling-Methoden beschrieben. Der Inhalt Deskriptive Statistik - Statistische Modelle - Konfidenzintervalle für Häufigkeiten und Quantile - Vierfeldertafeln und Chancenquotienten - Konfidenzbereiche für Normalverteilungen - Dichteschätzung - Statistische Tests - Vergleich zweier Stichproben - Multiple Vergleiche und Tests auf Assoziation - Multivariate Beobachtungen - Diskriminanzanalyse und Klassifikation - Lineare Modelle - Bootstrap-Verfahren Die Zielgruppe Studierende der Informatik Der Autor Prof. Dr. Lutz, Dümbgen, Universität Bern.
Bibliographic Level Mode of Issuance: Monograph
Deskriptive Statistik -- Statistische Modelle -- Konfidenzintervalle für Häufigkeiten und Quantile -- Vierfeldertafeln und Chancenquotienten -- Konfidenzbereiche für Normalverteilungen -- Dichteschätzung -- Statistische Tests -- Vergleich zweier Stichproben -- Multiple Vergleiche und Tests auf Assoziation -- Multivariate Beobachtungen -- Diskriminanzanalyse und Klassifikation -- Lineare Modelle -- Bootstrap-Verfahren.
Das Buch gibt eine Einführung in die wichtigsten statistischen Methoden und Denkweisen. Dabei werden insbesondere Verfahren behandelt, die auch in der Biostatistik zum Einsatz kommen, z.B. Verfahren rund um randomisierte Studien und Vierfeldertafeln. Neben klassischen Methoden werden auch rechenintensive Verfahren wie z. B. exakte Konfidenzschranken oder Bootstrap/Resampling-Methoden beschrieben. Der Inhalt Deskriptive Statistik - Statistische Modelle - Konfidenzintervalle für Häufigkeiten und Quantile - Vierfeldertafeln und Chancenquotienten - Konfidenzbereiche für Normalverteilungen - Dichteschätzung - Statistische Tests - Vergleich zweier Stichproben - Multiple Vergleiche und Tests auf Assoziation - Multivariate Beobachtungen - Diskriminanzanalyse und Klassifikation - Lineare Modelle - Bootstrap-Verfahren Die Zielgruppe Studierende der Informatik Der Autor Prof. Dr. Lutz, Dümbgen, Universität Bern.
Pattern recognition.
Health informatics.
Computer science.
Applied mathematics.
Engineering mathematics.
Pattern Recognition.
Health Informatics.
Computer Science, general.
Mathematical and Computational Engineering.