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Zusammenhangsanalysen Medizinischer Daten

Tedesco · Tascabile

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Abgesehen von einigen stilistischen Anderungen ist die vorliegende Arbeit identisch mit einer Habilitations schrift, die den medizinischen Fachbereichen der Univer sitat mainz im Fach medizinische Statistik und Dokumen tation im Jahr 1976 vorgelegt wurde. Herrn Professor S. Koller danke ich, daO er diese Arbeit gefordert hat. Von ihm, meinen Kolleginnen und Kollegen am Institut fur medizinische Statistik und am Institut fur mathematische Statistik erhielt ich zahlreiche Anregungen. Die Programmierung der verschiedenen verwendeten Verfah ren wurde insbesondere von den Herren T. Wehner, H. Gonner und B. K. Yun ausgefuhrt. Berechnungen bevor die Programme erstellt waren und solche zur Kontrolle der Programmaus gaben wurden von Herrn H. Bucker besorgt. Herr O. Pietsch mann fertigte mit Sorgfalt die meisten der Zeichnungen an, Herr S. Hermes fuhrte die fototechnischen Arbeiten durch. Frau B. Gilbrin und Frau H Bianco haben das manuskript schnell und vorzuglich maschinengeschrieben. Ihnen allen danke ich herzlich. mein besonderer Dank geht an meine Lehrer Arthur P. Dempster und William G. Cochran. Sie sind mir ein Vorbild, wie man mit Freude kreativ und intensiv wissenschaftlich arbeiten kann. Durch sie habe ich schatzen gelernt, wie wichtig es ist, angewandte und mathematische Statistik eng miteinander zu verbinden. INHALTSVERZEICHNI5 Sei te 1. Einleitung 2. Statistische Theorie und Rechenverfahren 6 2. 1. Theorie der Kovarianzauswahl 11 2. 2. Theorie der logarithmisch-linearen Madelle 14 2. 3. Systematik einfacher Zusammenhangsstrukturen fOr normalverteilte und fOr multinominal 21 verteilte Variable 2. 4. Rechenverfahren und Computerprogramme 30 3.

Sommario

1. Einleitung.- 2. Statistische Theorie und Rechenverfahren.- 2.1. Theorie der Kovarianzausuiahl.- 2.2. Theorie der logarithmisch-linearen Modelle.- 2.3. Systematik einfacher Zusammenhangsstrukturen für normalverteilte und für multinominal verteilte Variable.- 2.4. Rechenverfahren und Computerprogramme.- 3. Anwendungen in der Medizin.- 3.1. Erkennen und Ausschalten der Wirkung von Hintergrund-Faktoren.- 3.2. Datengesteuerte Suche nach Zusammenhangstrukturen.- 3.3. Prüfung vorgegebener Hypothesen über Zusammenngsstrukturen.- 4. Zusammenfassung.- 5. Datenanhang.- 6. Literaturverzeichnis.

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