SAS Companion for Nonparametric Statistics als Buch (gebunden)
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SAS Companion for Nonparametric Statistics

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Need a guide to using SAS to carry out non-parametric analysis? SAS COMPANION FOR NONPARAMETRIC STATISTICS provides an excellent knowlege base and provides examples you can use to practice using the program. All SAS examples presented are self-contai … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: SAS Companion for Nonparametric Statistics
Autor/en: Scott J. Richter, James J. Higgins

ISBN: 0534422209
EAN: 9780534422202
Sprache: Englisch.
DUXBURY

Juni 2005 - kartoniert - 98 Seiten

Beschreibung

Need a guide to using SAS to carry out non-parametric analysis? SAS COMPANION FOR NONPARAMETRIC STATISTICS provides an excellent knowlege base and provides examples you can use to practice using the program. All SAS examples presented are self-contained and can be entered into SAS as they appear, and executed. Thus, you don't have to deal with issues of creating SAS data sets before using the programs. In addition to presenting the SAS code to obtain various nonparametric analyses, brief introductions to the methods themselves are provided. Particular attention is given to how SAS calculates the results it presents.

Inhaltsverzeichnis

1. ONE-SAMPLE METHODS. Binomial Test for the Median. A Confidence Interval for the Pth Quantile. 2. TWO-SAMPLE METHODS. A Two-Sample Permutation Test. Random Sampling the Permutations. The Wilcoxon Tank-Sum Test. Other Scoring Systems. Tests for Equality of Scale Parameters and Omnibus Tests. Nonparametric Bootstrap Methods for Two Samples. 3. K-SAMPLE METHODS. K-Sample Permutation Tests. The Kruskal-Wallis Test. Multiple Comparisons. Ordered Alternatives. 4. PAIRED COMPARISONS AND BLOCKED DESIGNS. Paired Comparisons. Friedman's Test for Randomized Complete Block Design. 5. TESTS OF ASSOCIATION FOR BIVARIATE DATA. Measures of Association for Bivariate Data. Summary of Options for Obtaining P-values for Measures of Association. 6. TESTS OF ASSOCIATION FOR CONTINGENCY TABLES. Measures of Association for Contingency Tables. Chi-Square and Permutation Tests for Contingency Tables. Fisher's Exact Test for a 2X2 Contingency Table. Contingency Tables with Ordered Categories. Tables with Multiple Strata. McNemar's Test. 7. ANALYSIS OF CENSORED DATA. Estimating the Survival Function. Permutation Test for Type I and Type II Censored Data. Permutation Tests for Randomly Censored Data. Comparing Survival Functions. 8. MULTIVARIATE PERMUTATION TESTS. Tests Based on Raw Data. Tests Based on Ranks. 9. SMOOTHING METHODS AND ROBUST MODEL FITTING. Estimating the Probability Density Function. Nonparametric Curve Smoothing. Robust Regression.

Pressestimmen

1. ONE-SAMPLE METHODS. Binomial Test for the Median. A Confidence Interval for the Pth Quantile. 2. TWO-SAMPLE METHODS. A Two-Sample Permutation Test. Random Sampling the Permutations. The Wilcoxon Tank-Sum Test. Other Scoring Systems. Tests for Equality of Scale Parameters and Omnibus Tests. Nonparametric Bootstrap Methods for Two Samples. 3. K-SAMPLE METHODS. K-Sample Permutation Tests. The Kruskal-Wallis Test. Multiple Comparisons. Ordered Alternatives. 4. PAIRED COMPARISONS AND BLOCKED DESIGNS. Paired Comparisons. Friedman's Test for Randomized Complete Block Design. 5. TESTS OF ASSOCIATION FOR BIVARIATE DATA. Measures of Association for Bivariate Data. Summary of Options for Obtaining P-values for Measures of Association. 6. TESTS OF ASSOCIATION FOR CONTINGENCY TABLES. Measures of Association for Contingency Tables. Chi-Square and Permutation Tests for Contingency Tables. Fisher's Exact Test for a 2X2 Contingency Table. Contingency Tables with Ordered Categories. Tables with Multiple Strata. McNemar's Test. 7. ANALYSIS OF CENSORED DATA. Estimating the Survival Function. Permutation Test for Type I and Type II Censored Data. Permutation Tests for Randomly Censored Data. Comparing Survival Functions. 8. MULTIVARIATE PERMUTATION TESTS. Tests Based on Raw Data. Tests Based on Ranks. 9. SMOOTHING METHODS AND ROBUST MODEL FITTING. Estimating the Probability Density Function. Nonparametric Curve Smoothing. Robust Regression.
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