Overview
- Verständliche Anleitung mit ausführlichen Anwendungsbeispielen
- Für Praktiker sowie Lehrveranstaltungen zu multivariaten Verfahren geeignet
- Wesentliche überarbeitet und an die freie Software R angepasst
- Includes supplementary material: sn.pub/extras
Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST)
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Table of contents (13 chapters)
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Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Räumen
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Abhängigkeitsstrukturen
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Gruppenstrukturen
Keywords
About this book
Dieses Buch liefert eine Einführung in die Analyse multivariater Daten, indem es eine Vielzahl klassischer und neuerer quantitativer Verfahren behandelt. Das Buch wendet sich sowohl an Studierende im Bereich Statistik als auch an Personen aus Wissenschaft und Praxis, die Datenanalyse betreiben und dabei multivariate Verfahren anwenden wollen.
Jedes Verfahren wird zunächst anhand eines realen Problems motiviert und mit kleinen Datensätzen veranschaulicht. Darauf aufbauend wird ausführlich die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet, gefolgt von einer detaillierten Entwicklung der Theorie. Praktische Aspekte runden die Darstellung des Verfahrens ab. An allen Stellen wird mit kleinen Datensätzen die Vorgehensweise veranschaulicht. Die notwendigen Berechnungen werden sowohl manuell als auch computergestützt dargestellt. Der weiteren Vertiefung des Stoffes dienen zahlreiche Übungsaufgaben.
Ein geeignetes Werkzeug für die computergestützte Datenanalyse ist die Software R.Sie stellt zum einen eine Vielzahl von Funktionen zur Verfügung, zum anderen lässt sie sich leicht um weitere Funktionen ergänzen. Die Durchführung wird für jedes behandelte Verfahren ausführlich beschrieben. Vorkenntnisse in R sind nicht erforderlich.Reviews
“Das Buch ist sehr kompakt aber verständlich geschrieben. Die mathematischen Ableitungen sind umfassend und gründlich. Der Inhalt entspricht dem state of the art. Die numerischen Beispiele sind mit S-PLUS gerechnet und gut erklärt ... Insgesamt ist das Buch sehr empfehlenswert.” Besonders hervorzuheben: “Die geschickte Verbindung von mathematischer Darstellungsweise und verständlicher Anwendung durch Programmierbeispiele.” (Prof. Dr. Karl Werner-Hansmann, Institut für Operations Management, Universität Hamburg)
Stimmen zur Vorauflage:
“Wohl das beste deutschsprachige Buch zu multivariaten Analysemethoden für diejenigen die wirklich verstehen wollen was passiert, und sich nicht mit anwendungsorientiert-oberflächlichen Werken zufrieden geben wollen.”
(Diplom-Volkswirt Johannes Tiemer, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Internationale Wirtschaftsbeziehungen, Universität Duisburg-Essen)
Authors and Affiliations
About the authors
Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit, Anwendungsbezug, Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus, die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007.
Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik, Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur, die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. 2016 wurde er für seine Lehrveranstaltungen mit zwei Preisen ausgezeichnet. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Anwendung nicht- und semiparametrischer Verfahren in der Ökonometrie.
Bibliographic Information
Book Title: Multivariate Analysemethoden
Book Subtitle: Theorie und Praxis mit R
Authors: Andreas Handl, Torben Kuhlenkasper
Series Title: Statistik und ihre Anwendungen
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-54754-0
Publisher: Springer Spektrum Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Springer-Verlag GmbH Deutschland 2017
Softcover ISBN: 978-3-662-54753-3Published: 05 September 2017
eBook ISBN: 978-3-662-54754-0Published: 03 August 2017
Series ISSN: 2627-5317
Series E-ISSN: 2627-5333
Edition Number: 3
Number of Pages: XVIII, 536
Number of Illustrations: 99 b/w illustrations
Topics: Probability Theory and Stochastic Processes, Econometrics, Epidemiology, Statistical Theory and Methods, Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance, Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences