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  • Textbook
  • © 2017

Multivariate Analysemethoden

Theorie und Praxis mit R

  • 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)

  1. Front Matter

    Pages I-XVIII
  2. Grundlagen

    1. Front Matter

      Pages 1-1
    2. Beispiele multivariater Datensätze

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 3-13
    3. Elementare Behandlung der Daten

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 15-70
    4. Mehrdimensionale Zufallsvariablen

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 71-90
    5. Ähnlichkeits- und Distanzmaße

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 91-118
  3. Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Räumen

    1. Front Matter

      Pages 119-119
    2. Hauptkomponentenanalyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 121-157
    3. Mehrdimensionale Skalierung

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 159-198
    4. Procrustes-Analyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 199-216
  4. Abhängigkeitsstrukturen

    1. Front Matter

      Pages 217-217
    2. Lineare Regression

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 219-247
    3. Explorative Faktorenanalyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 249-278
    4. Hierarchische loglineare Modelle

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 279-325
  5. Gruppenstrukturen

    1. Front Matter

      Pages 327-327
    2. Einfaktorielle Varianzanalyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 329-361
    3. Diskriminanzanalyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 363-413
    4. Clusteranalyse

      • Torben Kuhlenkasper, Andreas Handl
      Pages 415-476
  6. Back Matter

    Pages 477-536

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

  • Universität Bielefeld FB Wirtschaftswissenschaften, Bielefeld, Germany

    Andreas Handl

  • Hochschule Pforzheim , Pforzheim, Germany

    Torben Kuhlenkasper

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.

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