Computer-intensive und nichtparametrische statistische Tests

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Die nichtparametrische Statistik ist ein wichtiges Teilgebiet der statistischen Methodenlehre. Kennzeichnend für die Verfahren der nichtparametrischen Statistik sind vor allem Verteilungs-Freiheit, Robustheit und Einfachheit, woraus sich eine hohe Praxisrelevanz ergibt. Dieses Lehrbuch führt verständlich in nichtparametrische Tests ein; besondere Berücksichtigung finden Permutations- und Bootstrap-Tests, die seit der zweiten Hälfte der 1990er mehr und mehr in den Vordergrund rücken und inzwischen in zahlreichen statistischen Programmsystemen implementiert wurden. Auf die Vorstellung der verschiedenen Testverfahren folgt die Bearbeitung konkreter, beispielhafter Testprobleme. Zudem werden Programme umfassend vorgestellt, so dass der Leser in der Lage ist, die Verfahren selbst anzuwenden.

Die nichtparametrische Statistik ist ein wichtiges Teilgebiet der statistischen Methodenlehre. Kennzeichnend für die Verfahren der nichtparametrischen Statistik sind vor allem Verteilungs-Freiheit, Robustheit und Einfachheit, woraus sich eine hohe Praxisrelevanz ergibt. Dieses Lehrbuch führt verständlich in nichtparametrische Tests ein; besondere Berücksichtigung finden Permutations- und Bootstrap-Tests, die seit der zweiten Hälfte der 1990er mehr und mehr in den Vordergrund rücken und inzwischen in zahlreichen statistischen Programmsystemen implementiert wurden. Auf die Vorstellung der verschiedenen Testverfahren folgt die Bearbeitung konkreter, beispielhafter Testprobleme. Zudem werden Programme umfassend vorgestellt, so dass der Leser in der Lage ist, die Verfahren selbst anzuwenden. Prof. Dr. habil. Markus Neuhäuser ist seit 2006 Professor für Statistik am RheinAhrCampus Remagen. Nach dem Studium der Statistik an der Universität Dortmund folgten 1996 die Promotion zum Dr. rer.nat. und 2004 die Habilitation, jeweils an der Universität Dortmund. Berufliche Tätigkeiten an den Universitäten Hannover, Duisburg-Essen und Otago (Neuseeland).

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