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A. Lineare Algebra -- I. Grundbegriffe der Mengenlehre zur Behandlung von Gleichungs- und Ungleichungssystemen -- II. Die Lösung von Gleichungen und Gleichungssystemen -- III. Einführung in die Determinantenrechnung -- IV. Einführung in die Matrizenrechnung -- B. Lineare Programmierung -- I. Einführungsbeispiel aus der Landwirtschaft -- II. Ein Transportproblem -- III. Ein Beispiel aus einem Produktionsprozeß -- IV. Beispiel mit 3 Variablen, zurückführbar auf 2 Variable -- V. Mathematisches Zahlenbeispiel -- VI. Der Hauptsatz der Linearplanung -- VII. Herleitung eines Rechenverfahrens ohne geometrische Veranschaulichung -- VIII. Linearplanung mit drei Variablen -- IX. Die Kombinationsmethode und die Lösung von Problemen mit n Variablen.

Mit Bootstrap stellt der Verfasser ein Verfahren vor, das eine der asymptotischen Verteilung zumindest gleichwertige Approximation an die Verteilung des standardisierten Schätzers bei kleinen Stichprobenumfängen gewährleistet. Nach einer kurzen Präzisierung der im Zusammenhang mit Generalisierten Linearen Modellen verwendeten Terminologie stellt der Verfasser das Bootstrap-Verfahren für den Fall des Generalisierten Linearen Modells dar und beschreibt ein allgemeines Generalisiertes Lineares Modell mit Skalenparameter. Im Folgenden wird anhand eines Datensatzes die Durchführung der Bootstrap-Schätzung exemplifiziert. Abschließend wird eine an diesen Datensatz angelehnte Simulationsstudie vorgelegt, die die Wirkungsweise des Verfahrens illustriert. (WZ)