Die KSFE 1997 war die 1. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 20. bis zum 21. Februar 1997 an der Humboldt-Universität zu Berlin statt. Tagungsort war das Hauptgebäude der Universität, Unter den Linden 6, 10099 Berlin.

Organisation

Das Programm- und Organisations-Komitee der KSFE 1997 bestand aus:

• Erhard Thomas (Chairman), Humboldt-Universität zu Berlin
• Carina Ortseifen, Universität Heidelberg
• Erich Schumacher, Universität Hohenheim
• Norbert Kleekamp, Friedrich-Schiller-Universität Jena
• Hans-Peter Höschel, SAS Institute
• Karin Pees, SAS Institute, Managerin Event Marketing
• Wolf F. Lesener, Humboldt-Universität zu Berlin

Vorträge

• Hans-Peter Altenburg, Thomas Floren: Ein Auswertungstool für die explorative Analyse von Überlebenszeiten.
• C. Berding, W. Kleider: DoPE: eine SAS-Applikation für die industrielle Versuchsplanung.
• Thomas Bregenzer: Ein SAS-Macro zur multivariaten nichtparametrischen Analyse bei gleichgerichteten Alternativen.
• Andreas Christmann: Über die Durchführung Gruppen-sequentieller Tests für das Zweistichprobenproblem basierend auf robusten Lokations- und Skalenschätzern mit SAS.
• Ulrich H. Däßler: Erstellung eines Systems zur zeitnahen Gesundheitsberichterstattung auf der Basis von Routinedaten einer gesetzlichen Krankenversicherung am Beispiel des Projektes KARLA.
• H. Etzold: SAS als komplexe Entwicklungsumgebung für Anwendungen in der Wirtschaft –Anwendungsentwicklung, GIS, WWW in ORLANDO II
• Matthias Frisch, Erich Schumacher: Ein SAS-Macro zur Berechnung verallgemeinerter KENDALLscher Übereinstimmungsmaße.
• Holle Greil: Erfahrungen mit SAS bei statistischen Problemlösungen und Erarbeitung von Lehrmaterialien in der Humanbiologie.
• V. Guiard: Erfahrungen mit und Vergleich von GLM und MIXED bei gemischten linearen Modellen.
• Harald Heinzl, Alexandra Kaider: Ein SAS-Macro zur Einbindung kubischer Splinefunktionen ins proportionale Hazardsmodell von Cox.
• Hans-Peter Höschel: Data Mining – Marketingschlagwort oder ernstzunehmende Innovation.
• Hans-Georg Kemper, Ralf Finger, Klaus van Marwyk: Konzeption und Realisierung eines Data Warehouse mit dem SAS System.
• I. Krammer, P. Grendel: SAS/PH-Clinical, Research Application und DoPE: Die SAS Anwendungen für Pharma und Biometrie.
• Kai Kruse: Prozeßmodellierung in der Holzwerkstoffindustrie - Optimierung des Herstellungsprozesses von Spanplatten.
• A. Kus, O. Kardaun: SAS in der fusionsorientierten Plasmaphysik.
• Martina Mittlböck, Michael Schemper: Erklärte Variabilität bei logistischer Regression.
• Eckard Moll: Feld-VA – Konstruktion des Lageplanes und varianzanalytische Auswertung ein- bis dreifaktorieller Feldversuche. Eine SAS-Anwendung.
• Elfriede Müller: Planung des Studienablaufs anhand eines SAS-Programmes.
• G. Nuernberg, Paul Eberhard Rudolph: Simulationsuntersuchungen mit SAS – demonstriert am Beispiel der Schätzung fester Effekte im gemischten Modell.
• Carina Ortseifen: Das universitäre Angebot an SAS-Kursen.
• Günther Pabst: Ein System von SAS-Programmen zur Auswertung von Pharmakokinetik-Studien.
• Ellen Peter, Kerstin Schmidt: Anwendung der Verfahrensbibliothek zur Versuchsplanung mitCADEMO und Versuchsauswertung mit SAS als neues „Statistik-Kochbuch“.
• .Jörg Pölitz: Modellierung kausaler Strukturen im Gartenbau – Möglichkeiten und Probleme.
• Werner Poschenrieder, Frank Wechsung: Auswertung und Visualisierung von Simulationsdaten mit SAS.
• U. Rietenbach: Data Warehousing und andere Trends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen.
• Paul Eberhard Rudolph, Günter Herrendörfer: Die Nutzung von SAS im Forschungsinstitut für die Biologie landwirtschaftlicher Nutztiere.
• Armin Scholz: RGB-Videobildanalyse zur Bestimmung des Marmorierungsgrades im Kotelett mit Hilfe einer „Fastclus-Procedure“ sowie einer anschließenden Diskriminanzanalyse.
• R. Schulz: Berechnung der Gesamtschadenverteilung mit dem SAS-System.
• Hans Schwarz: Grafische Datenauswertung mit ORLANDO SAS/Graph, SAS/Insight als interaktivesGrafik-Tool.
• Reinhard Strüby: Innovation für Statistik und Datenanalyse in ORLANDO I/II.
• Armin Tuchscherer, Paul Eberhard Rudolph, Günter Herrendörfer: Simulationsuntersuchungen zum Genauigkeitsverlust der besten linearen erwartungstreuen Vorhersage (BLUP) bei unbekannten Varianzkomponenten in Gemischten linearen Modellen mit SAS.
• H. Wöhling: Auswertung von Signalintensitätsdaten bei MRI-Mammographien mit Kontrastmitteln.