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Front Cover; Game Theory and Applications; Copyright Page; Table of Contents; Contributors; Preface; Chapter 1. Refinement of Nash Equilibrium: The Main Ideas; 1. INTRODUCTION; 2. BACKWARD INDUCTION AND FORWARD INDUCTION; 3. INFORMAL APPLICATIONS; 4. THE PROBLEM OF INCONSISTENCY; 5. THE EXISTENCE THEOREM: VERSION I; 6. FORMAL APPLICATIONS; 7. CONSISTENCY OF BELIEFS; 8. ADMISSIBILITY; 9. RESTRICTIONS ON OUT-OF-EQUILIBRIUM BELIEFS; 10. ALTERNATIVE VIEWS OF ""IRRELEVANT ALTERNATIVES""; 11. DEDUCTIONS BEYOND IIA; 12. CONCLUDING REMARKS; ACKNOWLEDGMENTS; APPENDIX A; APPENDIX B: PROOF OF THEOREM 3.

Getting started -- PCA with more than two variables -- Scaling of data -- Inferential procedures -- Putting it all together -- hearing loss I -- Operations with group data -- Vector interpretation I: simplifications and inferential techniques -- Vector interpretation II: rotation -- A case history-hearing loss II -- Singular value decomposition: multidimensional scaling I -- Distance models: multidimensional scaling II -- Linear models I: regression; PCA of predictor Variables -- Linear models II: analysis of variance; PCA of response variables -- Other applications of PCA -- Flatland: special procedures for two dimensions -- Odds and ends -- What is factor analysis anyhow? -- Other competitors.

Applied Regression Including Computing and Graphics; Contents; Preface; PART I INTRODUCTION; 1 Looking Forward and Back; 2 Introduction to Regression; 3 Introduction to Smoothing; 4 Bivariate Distributions; 5 Two-Dimensional Plots; PART II. TOOLS; 6 Simple Linear Regression; 7 Introduction to Multiple Linear Regression; 8 Three-Dimensional Plots; 9 Weights and Lack-of-Fit; 10 Understanding Coefficients; 11 Relating Mean Functions; 12 Factors and Interactions; 13 Response Transformations; 14 Diagnostics I: Curvature and Nonconstant Variance; 15 Diagnostics II: Influence and Outliers.

Front Cover; Computational Probability; Copyright Page; Table of Contents; Contributors; Preface; Chapter 1. Some Ideas in Computational Probability; References; Chapter 2. Computational Problems Related to the Galton- Watson Press; I. THE PROBABILITY DISTRIBUTIONS OF PHASE TYPE; 2. THE SUCCESSIVE GENERATION SIZES IN A GALTON-WATSON PROCESS; 3. A GALTON-WATSON PROCESS EMBEDDED INTHE MX /G/1 QUEUE; 4. THE MACIMUM GENERATION SIZE BEFORE EXTINCTION; 5. THE PROBABILITY OF EVENTUAL ABSORPTION; REFERENCES; Chapter 3. Central Limit Analogues for Markov Population Processes; 1. SUMMARY.

This book contains 30 selected, refereed papers from an in- ternational conference on bootstrapping and related techni- ques held in Trier 1990. Thepurpose of the book is to in- form about recent research in the area of bootstrap, jack- knife and Monte Carlo Tests. Addressing the novice and the expert it covers as well theoretical as practical aspects of these statistical techniques. Potential users in different disciplines as biometry, epidemiology, computer science, economics and sociology but also theoretical researchers s- hould consult the book to be informed on the state of the art in this area

Mit der Version 6.01 von SPSS für Windows steht das weltweit verbreitetste und mächtige Datenanalysesystem mit zahlreichen Erweiterungen und Verbesserungen nun auch unter einer deutschen Windows-Oberfläche zur Verfügung. Die Autoren, die in Lehre und Forschung langjährige Erfahrungen mit SPSS haben, bieten dem Anfänger eine Einführung und dem erfahrenen SPSS-Anwender eine umfassende Behandlung des Basissystems von SPSS für Windows 6.01. Alle Anwendungen werden ausführlich mit Beispielen aus der Praxis dargestellt. Dabei werden auch die statistischen Methoden und Verfahren mit ihren Anwendungsvoraussetzungen behandelt. Im Anhang aufgeführte Daten ermöglichen es, die meisten Anwendungen am PC nachzuvollziehen

Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden Überblick über Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse ergänzt wurden. Die zahlreichen statistischen Möglichkeiten zur Quantifizierung empirischer Phänomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so daß Notwendigkeit und Nutzen der Vorgehensweise deutlich hervortreten. Dadurch soll ein fundiertes Verständnis für statistische Methoden geweckt werden. Dieses wird durch repräsentative Beispiele unterstützt. Übungsaufgaben mit Lösungen ergänzen den Text

Explains how Hilbert space techniques cross the boundaries into the foundations of probability and statistics. Focuses on the theory of martingales stochastic integration, interpolation and density estimation. Includes a copious amount of problems and examples.

The subject of this book is the incorporation and integration of mathematical and statistical techniques and information science topics into the field of classification, data analysis, and knowledge organization. Readers will find survey papers as well as research papers and reports on newest results. The papers are a combination of theoretical issues and applications in special fields: Spatial Data Analysis, Economics, Medicine, Biology, and Linguistics

1. Versuchsanordnung und Datenerhebung -- 2. Kodierung und Datenerfassung -- 2.1 Der Kodiervorgang -- 2.2 Die Datenerfassung -- 2.3 Erstellung der SPSS-Steuerkarten -- 3. Datenprüfung -- 3.1 Mögliche Fehler und deren Konsequenzen -- 3.2 Gesichtspunkte möglicher Datenprüfungen -- 3.3 Strategien zur Fehlersuche -- 3.4 Anmerkungen -- 4. Prüfung der Variablen auf Normalverteilung -- 4.1 Prüfung über Schiefe und Exzeß -- 4.2 Prüfung durch den Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest -- 4.3 Vergleich der beiden Prüfverfahren und Konsequenzen bei Verletzung der Normalverteilungsannahme -- 5. Mittelwertvergleiche für zwei unabhängige Gruppen -- 5.1 Der t-Test für unabhängige Gruppen -- 5.2 Der Median-Test für zwei unabhängige Gruppen -- 5.3 Der Mann-Whitney U-Test -- 5.4 Andere nichtparametrische Tests für zwei Gruppen -- 5.5 Überlegungen zum effizienten Einsatz der vorgestellten Verfahren -- 6. Mittelwertvergleiche für mehrere unabhängige Gruppen -- 6.1 Einfaktoriellle Varianzanalyse zur Prüfung der Gruppengleichheit -- 6.2 Prüfung der Gruppengleichheit über die Kruskal-Wallis- Rangvarianzanalyse -- 6.3 Zusammenfassende Interpretation und Konsequenzen für den nächsten Auswertungsschritt -- 6.4 Einfaktorielle Varianzanalyse zur Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen -- 6.5 Rangvarianzanalyse zur Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen -- 6.6 Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen über die zweifaktorielle Varianzanalyse -- 6.7 Anmerkungen zur Anwendung der einfaktoriellen und mehrfaktoriellen Varianzanalyse in SPSS -- 7. Mittelwertvergleiche für abhängige Messungen -- 7.1 Mittelwertvergleiche zwischen zwei abhängigen Messungen -- 7.2 Mittelwertvergleiche für mehrere abhängige Messungen -- 8. Korrelationsanalytische Verfahren -- 8.1 Bivariate Korrelationsanalyse -- 8.2 Die Partialkorrelationsanalyse -- 9. Verfahren der Skalenanalyse und Datenreduktion -- 9.1 Die Faktorenanalyse -- 9.2 Die Item-Gesamtwert-Korrelation -- 9.3 Vergleich von Faktorenanalyse und Item-Gesamtwert-Korrelation.