Statistik dringt in immer weitere Bereiche der Naturwissenschaften, der Technik, Medizin und OEkologie vor. Den immer komplexer werdenden Daten muss der Statistiker mit einem ausreichenden Methodenarsenal und mit entsprechender statistischer Software gerecht werden.

Ausgehend von Grundbegriffen und elementaren Verfahren wendet sich das Buch zunachst den Standardverfahren der multiplen Regression und den Modellen der Varianzanalyse zu. Nichtlineare statistische Methoden, wie sie namentlich bei kategoriellen Daten benoetigt werden, und nichtparametrische Methoden zur Kurvenanpassung folgen. Besteht die Zielgroesse aus mehreren korrelierten Variablen gleichzeitig, so gelangt man zu den multivariaten Verfahren, die eine ausserordentliche Attraktivitat in den 'life sciences' erlangt haben: Manova, Diskriminanz-, Faktor- und Clusteranalyse. Das Buch schliesst mit den Analysemethoden fur Zeitreihen, die sowohl in der OEkologie als auch in der OEkonomie wachsende Bedeutung gewinnen.

Jedes Verfahren wird durch Anwendungsbeispiele illustriert, die groesseren real-wissenschaftlichen Fallstudien entnommen sind, sowie durch Programmcodes erganzt, die in der Syntax der bekannten Statistikpakete Splus/R, SPSS oder SAS geschrieben sind.

Awendern in den oben genannten Gebieten, die mit komplexeren Auswertungsproblemen konfrontiert sind, und die bis zur Feinanalyse ihrer Daten vordringen wollen wie Studenten und Dozenten in den Methodenwissenschaften (Mathematik, Statistik, Informatik) erhalten einen Einblick in die Fragestellungen und in die Loesungsangebote der Statistik und der sie unterstutzenden Programmpakete.