Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik Lineare, loglineare, logistische Modelle Finite und asymptotische Methoden - Pruscha, Helmut 1943- (Vieweg+Teubner Verlag, 1996)
ren; nichtparametrische (verteilungsfreie) Methoden sind nicht aufgenommen worden. Das mag manchem unentschuldbar erscheinen, denn parametrische Verfahren gehen mit Verteilungsannahmen einher. Doch kann man sich diesen oft durch Transformieren der Ausgangsdaten nähern, oder aber man kann ihre Wichtigkeit durch Erzielen eines großen Stichprobenumfangs und durch Wahl asymptotischer Methoden abschwächen. Erfahrungsgemäß ziehen die meisten Anwender diesen Umweg (über Datentransformation und / oder Asymptotik) der Benutzung nichtparametrischer Verfahren vor. Letztere sind nämlich in der Statistik-Software nur schwach vertreten und bieten wohl auch (noch) nicht diese Methoden- und Interpretations-Vielfalt, wie es die parametrischen Verfahren tun. Die zukünftige Entwicklung der Statistik-Software, basierend auf immer leistungskräftigeren Rechnern, könnte die Einstellung der Anwender ändern. Der Stoff der vorliegenden Darstellung ist Vorlesungen entsprungen, die der Autor an den Universitäten München und Hannover gehalten hat. Er kann in einer zweisemestrigen Vorlesung vorgetragen werden. Dabei kann im ersten Semester Kap I 1,2 Kap II 1 Kap III Kap IV Kap V (die beiden letzten ganz oder teilweise) behandelt werden, während Kap I 3,4 Kap II 2,3 Kap VI Kap VII Kap VIII dem zweiten Semester vorbehalten sind. Die in den Text eingestreuten Fallstudien stammen aus statistischen Beratungen und Praktika, die der Autor seit Jahren am Mathematischen Institut der Universität München (Lehrstuhl Prof. Dr. P. Ganssler) durchführt
Keywords: Engineering; Engineering, general; Ingenieurwissenschaften; Statistik; Methode; Anwendung