Helge Toutenburg Libros

The book offers a comprehensive translation of a German textbook on the design of experiments, tailored to meet the needs highlighted by statisticians in the pharmaceutical industry. It covers classical and modern methodologies for analyzing continuous and categorical responses, including complex designs like cross-over and repeated measures. The collaborative effort of the author's staff and graduate students contributed significantly to the manuscript, ensuring precision and clarity, while also receiving valuable feedback from experts in the field.

Focusing on the design and analysis of experiments, this textbook covers classical theories for continuous responses and modern methods for categorical responses, with a particular emphasis on correlated categorical responses. It integrates foundational concepts with advanced techniques, making it a comprehensive resource for understanding experimental design in various contexts.

The book is unique in the sense that it starts off with relatively simple statistical concepts and ideas found in most introductory statistical textbooks and afterwards, it proceeds to cover more and more materials useful for undergraduates and graduate students in statistics and biostatistics.

Six Sigma ist im deutschsprachigen Raum stark im Kommen. Doch was ist Six Sigma? Six Sigma ist eine wissenschaftliche Managementmethode mit dem Ziel, KundenbedA1/4rfnisse vollstAndig und profitabel zu erfA1/4llen. Mit Hilfe von Six Sigma werden Prozesse optimiert, aus Kundensicht relevante Fehler reduziert und die ProfitabilitAt des Unternehmens gesteigert. In jeder Phase eines Six-Sigma-Projektes werden statistische Methoden angewendet, um auf Basis objektiver Daten fundierte und faktenbasierte Entscheidungen treffen zu kAnnen. a žSix Sigma a" Methoden und Statistik fA1/4r die Praxisa oe vereint praxisnahes Expertenwissen aus Anwendung, Consulting und Wissenschaft. Es verfA1/4gt A1/4ber zwei Schwerpunkte: DMAIC a" die Six-Sigma-Methode zur Verbesserung von Prozessen a" sowie Statistik. Beide Themen sind wissenschaftlich fundiert, anwendungsorientiert sowie durch Beispiele miteinander verknA1/4pft. Das Buch richtet sich an alle, die Six Sigma bei der Bearbeitung von Projekten oder in Lehrveranstaltungen einsetzen wollen.

Zu abstrakt? Studenten haben Probleme statistische Methoden zu verstehen. Dieses Arbeitsbuch ist eine effektive Lernhilfe. Es ergänzt die Lehrbücher des Autors zur Statistik, deren Stoffumfang klausurrelevant ist. Jedes Kapitel mit anschaulich geschriebenem Lehrteil, klar strukturierten Beispielen und ausführlich kommentiertem Aufgabenteil. Plus: neue, originelle Beispiele und Datensätze im Internet zur Übung und zu speziellen Aufgaben mit SPSS.

Das Buch präsentiert eine anwenderorientierte Darstellung der Verfahren der induktiven Statistik und Datenanalyse. Der Text gliedert sich in drei Komplexe: I Wahrscheinlichkeitstheorie: Kombinatorik, Zufallsgrößen, Grenzwertsätze. II Induktive Statistik: Punkt- und Intervallschätzungen, Parametrische Tests, Nichtparametrische Verfahren. III Modellierung von Ursache-Wirkungsbeziehungen: Multiple Regression, Kontingenztafeln und loglineare Modelle, Varianzanalyse, Lebensdaueranalyse. Zu den Komplexen II und III werden zahlreiche Beispiele auf Basis realer Datensätze exemplarisch ausgewertet, wobei der Einsatz von SPSS für Windows demonstriert wird. Aufgaben und ausführliche Musterlösungen unterstützen das Studium des Textes. Das Buch zeichnet sich durch Verknüpfung von Theorie und Anwendung aus. Es ist sowohl als Lehrmaterial als auch für Betriebs- und Volkswirte in der Praxis zu empfehlen.

Neben dem Standard der Linearen Modelle behandelt das Lehrbuch eine Reihe neuer Methoden, Kriterien und Resultate. Auf der Basis neuerer Ergebnisse der Matrixtheorie werden Gütevergleiche zwischen verzerrten Schätzungen möglich, die den Einsatzbereich schwacher Zusatzinformation und von Imputationsverfahren bei unvollständiger Designmatrix erweitern. Die Einarbeitung dieser Resultate einerseits und die Berücksichtigung von Modellwahlverfahren (mit SPSS), von Imputationsmethoden für fehlende Daten, von Sensitivitätsbetrachtungen und der kategorialen Regression andererseits bedeuten eine wesentliche Erweiterung des Methodenangebots vergleichbarer Bücher zu Linearen Modellen. Ein eigenes, relativ umfangreiches Kapitel zur Matrixtheorie stellt die notwendigen methodischen Hilfsmittel für die Beweise der Sätze im Text bereit und vermittelt eine Auswahl klassischer und moderner algebraischer Resultate. Durch die Einarbeitung von Beispielen wird die Anwendung der Schätz- und Modellwahlverfahren demonstriert.

Statistische Verfahren werden in allen Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und sogar zum Teil in den Geisteswissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, gibt der Autor in dem vorliegenden Buch eine anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Er beschreibt anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Methoden des modernen Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Übungsaufgaben sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlösungen ihm zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. SPSS, die Statistik-Software, kommt in diesem Buch zum Einsatz.