Lineare statistische Modellierung und Interpretation in der Praxis
Autor Christoph Egertde Limba Germană Paperback – 26 feb 2013
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Specificații
ISBN-13: 9783486718256
ISBN-10: 3486718258
Pagini: 245
Dimensiuni: 170 x 240 x 18 mm
Greutate: 0.4 kg
Editura: De Gruyter
Colecția De Gruyter Oldenbourg
Locul publicării:Berlin/Boston
ISBN-10: 3486718258
Pagini: 245
Dimensiuni: 170 x 240 x 18 mm
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Colecția De Gruyter Oldenbourg
Locul publicării:Berlin/Boston
Cuprins
Regression lineare Modelle - algebraische Eigenschaften der Lösung des Regressionsproblems - Bestimmtheitsmaß - multipler Korrelationskoeffizient - stochastische Eigenschaften der Regressionsschätzung - Konfidenzbereich der Regressionsgeraden - quasi-lineare Regression - Bedingungen an die Regression der Umkehrfunktion - Überprüfung der Adäquatheit - approximative Modelle - Reduzierung des Regressionsansatzes - partieller Korrelationskoeffizient - partielles Bestimmtheitsmaß - inneres Bestimmtheitsmaß - Multikollinearität - Konditionszahlen einer Matrix - Ridge-Regression - Informationsmatrix und Kovarianzmatrix - Regression und Kovarianzmatrix Versuchsplanung Kriterien zur optimalen Versuchsplanung - Regression mit Versuchspunkten die symmetrisch zum Nullpunkt liegen - Affine Abbildung der Versuchspunkte - Wechselwirkungsglieder - der Effekt - vollständige Faktorpläne - Teilfaktorpläne - Vermengung - Numerik und Interpretation der Regressionsergebnisse - Fehlinterpretation bei Wechselwirkungsgliedern - Einfluss der Erfassung der Versuchsdaten auf das Regressionsergebnis - Methode von G. Taguchii Versuchspläne zur Lokalisierung der signifikanten Einflussgrößen Hadamard Matrizen - Plackett-Burman Versuchspläne Versuchspläne für nicht lineare Wirkungsflächen Versuchspläne nach Box-Behnken - orthogonale zentrale zusammengesetzte Versuchspläne - drehbare zusammengesetzte orthogonale Versuchspläne - Schachtelung von Versuchsplänen - der Regularitätspunkt - approximativ-optimaler Versuchsplan (neues Optimalitätskriterium) Prozessoptimierung Mehrzieloptimierung - Optimierungsstrategie für einen Prozess - Versuchsplanung zur Gradientenmethode - verteilungsfreie Selektionsverfahren zur Lokalisierung signifikanter Einflussgrößen sehr viele Beispiele