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Explorative Datenanalyse

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Explorative Datenanalyse

Part of the book series: Medizinische Informatik und Statistik ((MEDINFO,volume 26))

Zusammenfassung

“Die Tätigkeit des wissenschaftlichen Forschers besteht darin, Sätze oder Systeme von Sätzen aufzustellen und systematisch zu überprüfen; in den empirischen Wissenschaften sind es insbesondere die Hypothesen, Theoriensysteme, die aufgestellt und an der Erfahrung, durch Beobachtung und Experiment überprüft werden.” Mit diesen Worten teilt K. POPPER (1934) die wissenschaftliche Tätigkeit in zwei mehr oder weniger getrennte Bereiche ein: Hypothesenerstellung und Hypothesenüberprüfung. Jeder Statiker und Biometriker, der andere Fachwissenschaftler bei der Auswertung und Interpretation von empirischen Daten berät, kennt diese beiden Kategorien und die damit verbundenen Probleme.

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Literatur

  • AHRENS, H.J.: Multidimensionale Skalierung. Beltz, Weinheim, 1974.

    MATH  Google Scholar 

  • AITKIN, A.: Simultaneaus inference and the choice of variable subsets in multiple regression. Technometrics 16(1974) 221-227.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • ANDERBERG, M.R.: Cluster analysis for applications. Academic Press, New York, 1973.

    MATH  Google Scholar 

  • ANDERSON, E.: A semi-graphical method for the analysis of complex problems. Technometrics 2(1957) 387-391.

    Google Scholar 

  • ANDREWS, D.F.: Plots of high-dimensional data. Biometrics 28(1972) 125-136.

    Google Scholar 

  • ANDREWS, D.F. u.a.: Robust estimates of location: Survey and advances. Princeton Univ. Press, Princeton/N.J., 1972

    MATH  Google Scholar 

  • ANDREWS, D.F., GNANADESIKAN, R., WARNER, J.L.: Methods for assessing multivariate normality. In: KRISHNAIAH, P.R. (Hrsg): Multivariate analysis III. Academic Press, New York, 1973, 95-117.

    Google Scholar 

  • ANSCOMBE, F.J., TUKEY, J.W.: The examination and analysis of residuals. Technometrics 5(1963) 141-160.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • BARNETT, V.: The ordering of multivariate data. J. Roy. Statist. Soc. A 139(1976) 318-354.

    Google Scholar 

  • BEATON, A.E., TUKEY, J.W.: The fitting of power series, meaning polynomials, illustrated on band-spectroscopic data. Technometrics 16(1974) 147-185.

    MATH  Google Scholar 

  • BENZECRI, J.-P. u.a.: L’analyse des données. Vol. I: La taxinomie; Vol. II: L’analyse des données. Dunod, Paris, 1976, 19803.

    Google Scholar 

  • BOCK, H.H.: Automatische Klassifikation. Theoretische und praktische Methoden zur Gruppierung und Strukturierung von Daten (Clusteranalyse). Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen, 1974, 480 S.

    Google Scholar 

  • BOCK, H.H. (Hrsg.): Klassifikation und Erkenntnis III: Numerische Klassifikation. (·= Proc. 3. Fachtagung, Königstein, 1979). Studien zur Klassifikation Nr. 6, Gesellschart für Klassifikation e.V., Frankfurt a, M., Woogstr. 36a, 1979.

    MATH  Google Scholar 

  • BOCK, H.H.: Simultaneous clustering of objects and variables. In: TOMASSONE, R. (Hrsg.) 1980 a.

    Google Scholar 

  • BOCK, H.H.: Clusteranalyse-Überblick und neuere Entwicklungen. Operations Research Spektrum 1(1980 b), 211-232.

    MATH  Google Scholar 

  • BONEVA, L.I., KENDALL, D.G., STEFANOV, I.: Spline transformations: Three new diagnostic aids for the statistical data analysist. J. Roy. Statist. Soc. B 33(1971) 1-70.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • BORUCKI, W.J., CARD, D.H., LYLE, G.C.: A method of using cluster analysis to study statistical dependence in multivariate analysis. IEEE Trans. Comp. C-24(1975) 1183-1191.

    Google Scholar 

  • BRUCKNER, L.A.: On Chernoff faces. In: WANG, P.C.C. (Hrsg.) 1978, 93-121.

    Google Scholar 

  • BUNKE, H. u.a.: Parameter estimation in nonlinear regression models. Math. Operationsforsch. Statist. 8(1977) 23-40.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • BUNKE, O.: Model choice and parameter estimation in regression analysis. Math. Operationsforsch. Statist. 4(1973) 407-423.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • CAILLIEZ, F., PAGES, J.-P.: Introduction à l’analyse des données.SMASH (= Société de Math. Appl. et de Sciences Humaines, 9 rue Duban), Paris, 1976.

    Google Scholar 

  • CHERNOFF, H.: The use of faces to represent points in k-dimensional space graphically. J. Amer. Statist. Assoc. 68(1973) 361-368.

    Google Scholar 

  • COX, D.R.: Nonlinear models, residuals and transformations. Math. Operationsforsch. Statist. 8(1977) 3-22.

    MATH  Google Scholar 

  • COX, D.R.: Some remarks on the role in statistics of graphical data. Applied Statistics 27(1978) 4-9.

    Google Scholar 

  • COX, D.R., SNELL, E.J.: The choice of variables in observational studies. Applied Statistics 23(1974) 51-59

    Google Scholar 

  • DANIEL, C.: Use of half-normal plots in interpreting factorial two-level experiments. Technometrics 1(1959) 311-344.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • DANIEL, C., WOOD, F.S.: Fitting equations to data. Computer analysis of multifactor data. Wiley, New York 19802.

    Google Scholar 

  • DEMPSTER, A.P.: Covariance selection. Biometrics 28(1972) 157-176.

    Google Scholar 

  • DEVLIN, S.J. GNANADESIKAN, R., KETTENRING, J.: Robust estimates and outlier detection with correlation coefficients. Biometrika 62(1975) 531-545.

    MATH  Google Scholar 

  • DIDAY, E. u.a.: Optimisation en classification automatique. IRIA (= Institut de Recherche d’informatique et d’Automatique, Rocquencourt) Le Chesnay, 1979, 700 S.

    MATH  Google Scholar 

  • DUTTER, R.: Programme mit robusten Verfahren. Statistical Software Newsletter 5(1979) 43-48.

    Google Scholar 

  • ENKE, H.: Zusammenhänge zwischen Gleichverteilungs-und Unabhängigkeitshypothesen bei qualitativen Merkmalen. Biometr. Zeitschr. 17(1975) 513-523.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • ESCOFIER-CORDIER, B.: L’analyse factorielle des correspondances. Cahiers du Bureau Universitaire de Recherche Operationelle (BURO), Institut Statistique Université de Paris 13(1969) 25-59.

    Google Scholar 

  • EVERITT, B.S.: Graphical techniques for multivariate data. Heinemann, London, 1978.

    Google Scholar 

  • FEDER, P.: Graphical techniques in statistical data analysis-Tools for extracting information from data. Technometrics 16(1974) 287-300.

    MATH  Google Scholar 

  • FURNIVAL, G.M.: All possible regressions with less computation. Technometrics 13(1971) 403-408.

    MATH  Google Scholar 

  • GASSER, Th., ROSENBLATT, M. (Hrsg.): Smoothing techniques for curve estimation. Springer, Berlin-Heidelberg, 1979.

    MATH  Google Scholar 

  • GIBBONS, J.D., PRATT, J.W.: P-values: Interpretation and methodology. American Statistician 29(1975) 20-25.

    MATH  Google Scholar 

  • GNANADESIKAN, R.: Methods for statistical data analysis of multivariate observations. Wiley, New York, 1977.

    MATH  Google Scholar 

  • GNANADESIKAN, R., KETTENRING, J.R.: Robust estimates, residuals, and outlier detection with multiresponse data. Biometrics 28(1972) 81-124.

    Google Scholar 

  • GNANADESIKAN, R., LEE, E.: Graphical techniques for internal comparions amongst equal degree freedom groupings in multiresponse experiments. Biometrika 57(1970) 229-237.

    MATH  Google Scholar 

  • GOODMAN, L.A.: Guided and unguided methods for the selection of models for a set of T multidimensional contingency tables. J. Amer. Statist. Assoc. 68(1973) 165-175.

    Google Scholar 

  • GORMAN, J.W., TOMAN, R.J.: Selection of variables for fitting equations to data. Technometrics 8(1966) 27-51.

    Google Scholar 

  • HAJEK, P., HAVEL, I., CHYTIL, M.: The GUHA method of automatic hypotheses determination. Computing 1(1966) 293-308.

    MATH  Google Scholar 

  • HAJEK, P., HAVRANEK, T.: Mechanizing hypothesis formation. Springer, Berlin,1978,396 S.

    MATH  Google Scholar 

  • HANSERT, E.: Ein Modell zur Analyse von Merkmals-Clustern bei Alternativmerkmalen. In: LANGE, H.-J., WAGNER, G. (Hrsg.) Computerunterstützte ärztliche Diagnostik. Schattauer-Verlag, Stuttgart, 1973, 187-196.

    Google Scholar 

  • HANSERT, E.: Statistik als Methodik zur Konstruktion von Wissen (mit Diskussion von IHM, P.). In: DAHLBERG, I. (Hrsg.) Klassifikation und Erkenntnis I, Proc. 3. Fachtagung, Gesellschaft für Klassifikation e.V., Frankfurt, Woogstr. 36a, 1979, 99-116.

    Google Scholar 

  • HARMAN, H.H.: Modern factor analysis. University Chicago Press, Chicago, 19601,19703.

    MATH  Google Scholar 

  • HARTIGAN, J.A.: Printer graphics for clustering. J. Statist. Comput. Simul. 4(1975) 187-213.

    MATH  Google Scholar 

  • HEALY, M.J.R.: Multivariate normal plotting. Applied Statistics 17(1968) 157-161.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • HILL, M.O.: Correspondence analysis: A neclected multivariate method. Appl. Stat. 23(1974) 340-354.

    Google Scholar 

  • HIRSCHFELD, H.O. (später: HARTLEY, H.O): A connection between correlation and contingency. Proc. Cambridge Phil. Soc. 31(1935) 520-524.

    Google Scholar 

  • HOCKING, R.R.: The analysis and selection of variables in linear regression. Biometrics 32(1976) 1-49.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • HODSON, F.R., KENDALL, D.G., TANTU, P. (Hrsg.): Proceedings of Anglo-Romanian Conference on Mathematics in Archeological and Historical Sciences. Mamaia-Proceedings, Edinburgh Univ. Press, 1971.

    Google Scholar 

  • HUBER, P.J.: Robust regression: Asymptotics, conjectures and Monte Carlo. Ann. Statist. 1(1973) 799-821.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • HUBER, P.J.: Robust methods of estimation of regression coefficients. Math. Operationsforsch. Statist. 8(1977) 41-54.

    MATH  Google Scholar 

  • IHM, P.: Statistik in der Archäologie. Rheinland-Verlag GmbH, Rheinisches Landesmuseum Bonn, 1978, S. 472 ff.

    Google Scholar 

  • IHM, P.: Numerische Klassifikation und Distanzgeometrie. In: BOCK, H.H. (Hrsg.) Klassifikation und Erkenntnis III, Proc. 3. Fachtagung, Gesellschaft für Klassifikation e.V., Frankfurt, Woogstr. 36a, 1979, 113-127.

    Google Scholar 

  • KEMPTHORNE, O.: Theories of inference and data analysis. In: BANCROFT, T.A. (Hrsg.) Statistical papers in honor of George W. Senecedor. Iowa State University Press, Ames Iowa, 1972, 167-191.

    Google Scholar 

  • KEMPTHORNE, O.: Sampling inference, experimental inference, and observation inference. Sankhya B 40(1973) 115-145.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • KENDALL, D.G.: A mathematical approach to seriation. Phil. Trans. Roy. Soc. London A 269(1970) 125-134.

    Google Scholar 

  • KENNEDY, W.J., BANCROFT, T.A.: Model building for prediction in regression based on repeated significance tests. Ann. Math. Statist. 42(1971) 1273-1284.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • KRUSKAL, J.B.: Nonmetric multidimensional scaling: a numerical method. Psychometrika 29(1964) 115-129.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • KRUSKAL, J.B., WISH, M.: Multidimensional scaling. Bell Telephone Lab., Sage Publications, Beverly Hills-London, 1978, 93 S.

    Google Scholar 

  • LANCASTER, H.O.: The chi-squared distribution. Wiley, New York, 1969.

    MATH  Google Scholar 

  • LAUNER, R.L., WILKINSON, G.N. (Hrsg.): Robustness in statistics. Academic Press, New York, 1979.

    MATH  Google Scholar 

  • LEFORT, G.: Choix d’une hypothése dans une suite finie: Méthode et applications. International Statistical Review 47(1979) 137-154.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • LINGOES, J.C.: The Guttman-Lingoes nonmetric program series. Mathesis Press, Ann Arbor/ Mich., 1973.

    Google Scholar 

  • MALLOWS, C.L.: Some comments on Cp. Technometrics 15(1973) 661-675.

    MATH  Google Scholar 

  • McHENRY, C.E.: Computation of a best subset in multivariate analysis. Applied Statistics 27(1978) 291-296.

    MATH  Google Scholar 

  • McKAY, R.J.: A graphical aid to selection of variables in two-group discriminant analysis. Applied Statistics 27(1978) 259-263.

    Google Scholar 

  • McKAY, R.J.: The adequacy of variable subsets in multivariate regression. Technometrics 21(1979) 475-479.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • McNEIL, D.R. Interactive data analysis. Wiley, New York, 1977.

    Google Scholar 

  • MORGAN, J.A., TATAR, J.F.: Calculation of the residual sum of squares for all possible regressions. Technometrics 14(1972) 317-325.

    MATH  Google Scholar 

  • MORGENSTERN, D.: Die Problematik robuster Verfahren im Zwei-Dimensionalen. Vortrag beim 22. Biometrischen Kolloquium, Bad Nauheim, 1976.

    Google Scholar 

  • MÜSTELLER, F., TUKEY, J.W.: Data analysis and regression: A second course in statistics. Addison-Wesley, Reading/Mass., 1977.

    Google Scholar 

  • NEWTON, R.G., SPURREL, D.J.: Examples of the use of elements for clarifying regression analysis. Applied Statistics 16(1967) 165-171.

    Google Scholar 

  • O’NEILL, R.O., WETHERILL, G.B.: The present state of multiple comparison methods. J. Roy. Statist. Soc. B 33(1971) 218-250.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • PAUL, W.: Ein direktes numerisches Verfahren zur Bestimmung der Parameter nichtlinearer Ausgleichsfunktionen. Biometr. Zeitschr. 17(1975) 487-500.

    MATH  Google Scholar 

  • PFAFFENBERGER, R.C., DINKEL, J.J.: Absolute deviations curve fitting: An alternative to least squares. In: DAVID, H.A. (Hrsg.) Contributions to survey sampling and applied statistics (in honor of H.O. Hartley). Acad.Press, 1978, 279-294.

    Google Scholar 

  • POPE, P.T., WEBSTER, J.T.: The use of an F-statistic in stepwise regression procedures. Technometrics 14(1972) 327-340.

    MATH  Google Scholar 

  • POPPER, K.L.: Logik der Forschung. Mohr, Tübingen,19341, 19662, 441 S.

    Google Scholar 

  • REY, W.J.: Robust statistical methods. Springer, Heidelberg, 1978.

    MATH  Google Scholar 

  • SEBER, G.A.F.: Linear regression analysis. Wiley, New York, 1965.

    Google Scholar 

  • SHEPARD, R.N., ROMNEY, A.K., NERLOVE, S.B.: Multidimensional scaling. Theory and applications in the behavioral sciences. Vol. I, II. Seminar Press, New York, 1972.

    MATH  Google Scholar 

  • SNEE, R.D.: Validation of regression models: methods and examples. Technometrics 19(1977) 415-428.

    MATH  Google Scholar 

  • SPÄTH, H.: Cluster-Analyse-Algorithmen zur Objektklassifizierung und Datenreduktion. Oldenbourg, München, 19751, 19772.

    MATH  Google Scholar 

  • SPJØTVOLL, E.: Alternatives to plotting C in multiple regression. Biometrika 64(1977) 1-8.

    MATH  Google Scholar 

  • SPOSITO, V., SMITH, W., McCORMICK, G.: Minimizing the sum of absolute deviations. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen, 1978.

    MATH  Google Scholar 

  • TOMASSONE, R.(Hrsg.): Analyse des données et informatique. Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (IRIA), Le Chesnay/Frankreich, 1980, 310 S.

    MATH  Google Scholar 

  • TUKEY, J.W.: Conclusions versus decisions. Technometrics 2(1960) 423-434.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • TUKEY, J.W.: Is statistics a computing science? In: WATTS, D.G. (Hrsg.) 1968, 19-38.

    Google Scholar 

  • TUKEY, J.W.: Exploratory data analysis. Addison-Wesley, Reading/Mass., 1977.

    MATH  Google Scholar 

  • TURNER, M.E., STEVENS, C.D.: The regression analysis of causal paths. Biometrics 15(1959) 236-258.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • ÜBERLA, K.: Faktorenanalyse. Springer, Berlin, 19712.

    MATH  Google Scholar 

  • VICTOR, N.: Zur Klassifizierung mehrdimensionaler Kontingenztafeln. Biometrics 28(1972) 427-441.

    Google Scholar 

  • VICTOR, N.: Alternativen zum klassischen Histogramm. Meth. Inform. Med. 17(1978) 120-126.

    Google Scholar 

  • WANG, P.C.C. (Hrsg.): Graphical representation of multivariate data. Academic Press, New York, 1978.

    Google Scholar 

  • WATTS, D.G. (Hrsg.): The future of statistics. Academic Press, New York, 1968.

    MATH  Google Scholar 

  • WERMUTH, N.: Model search among multiplicative models. Biometrics 32(1976) 253-264.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • WERMUTH, N.: Zusammenhangsanalysen medizinischer Daten. Springer, Berlin, 1978.

    Google Scholar 

  • WERTZ, W.: Statistical density estimation. A survey. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen, 1978.

    MATH  Google Scholar 

  • WILK, M.B., GNANADESIKAN, R.: Graphical methods for internal comparisons in multiresponse experiments. Ann. Math. Statist. 35(1964) 613-631.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • WILK, M.B., GNANADESIKAN, R.: Probability plotting methods for the analysis of data. Biometrika 55(1968) 1-17.

    Google Scholar 

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Bock, H.H. (1980). Explorative Datenanalyse. In: Victor, N., Lehmacher, W., van Eimeren, W. (eds) Explorative Datenanalyse. Medizinische Informatik und Statistik, vol 26. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-81515-7_2

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