Inhalt
Einführung in die Mathematik.- I. Mengen.- II. Funktionen.- III. Folgen.- IV. Reihen.- V. Stetigkeit, Differenzierbarkeit und Integration.- VI. Permutation und Kombination.- VII. Funktionen zweier Variablen.- H Matrizenrechnung.- Matrizen.- Determinanten.- Rang einer Matrix.- Quadratische Formen.- Matrizen-Inversion.- Auflösung linearer Gleichungssyteme.- Eigenwerte und Eigenvektoren.- Beschreibende Statistik.- Häufigkeitsverteilung, Mittelwert und Varianz.- Darstellung zweivariabler Beobachtungen.- Regression und Korrelation.- Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Grundbegriffe.- Spezielle diskrete Verteilungen.- Grenzwertsätze.- Wichtige Prüfverteilungen.- Zweivariable Verteilungen.- Anwendungen der Bayesschen Formel.- H Markoffsche Ketten.- H Verzweigungsprozesse.- Drei Beispiele für die Anwendung stochastischer Prozesse in der Medizin.- Monte-Carlo-Methoden.- Statistische Methoden.- Stichproben (Pfander).- Statistische Schlußweisen.- ?2-Anpassungstest.- Vierfeldertest.- Kontingenztafeln.- Nichtparametrische Tests.- Wahrscheinlichkeitspapier.- Zusammenstellung verschiedener Methoden für den Einstichprobenfall.- H Die Maximum-LikeIihood-Methode.- Grundbegriffe der Entscheidungstheorie.- Sequentialanalyse.- Stichprobenpläne.- ED5o-Schätzung.- Sterbetafelmethode.- Varianzanalyse und Versuchsplanung.- Einführung in die Versuchsplanung.- Varianzanalyse: Einfachklassifikation.- Total hierarchische Klassifikation.- Teilausgewogene total hierarchische Versuchspläne.- Zweifachklassifikation.- Dreifachklassifikation.- Partiell hierarchische Klassifikation.- Anhang zu partiell hierarchischen Klassifikationen.- Auswertung von Blockversuchen.- Versuche in ausgewogenen unvollständigen Blöcken.- Lateinische Quadrate.- Graecolateinische undhypergraecolateinische Quadrate.- Cross-Over-Versuche.- Wechselversuche.- Versuchspläne zur Schätzung von Nachwirkungen.- Signifikanztests bei Vergleichen zwischen mehr als zwei Mittelwerten.- Transformationen.- Nichtparametrische Methoden für die Versuchsplanung.- Fehlende Beobachtungen.- Regression und Korrelation.- Einfache lineare Regression (Pfander).- H Multiple und partielle Regression (Jesdinsky und Pfander).- Nichtlineare Regression (Pfander).- Orthogonalpolynome (Jesdinsky).- Einfache Kovarianzanalyse.- Mehrfache Kovarianzanalyse.- H* Nichtorthogonale Varianzanalyse.