Multivariate Modelle

Der vorliegende Band besch{ftigt sich mit nicht standardm{~ig verwendeten multivariaten Methoden in der Statistik. Die Darstellung erfolgt anhand von Beispielen aus der Praxis, im Gegensatz zu den meisten Lehrb}chern, die von der mathematischen Theorie herkommen. In der Praxis auftretende Schwierigkeiten werden diskutiert. Neu ist die Betrachtung der Methoden als abh{ngig von den Eigenschaften der Daten, wobei die Autoren gro~en Wert auf eine ad{quate Analyse legen. Der Band vermittelt dem Leser Vorbilder f}r seine eigene praktische Arbeit, indem er die statistische Praxis anhand der Arbeit von versierten Statistikern mit neuen, wenig bekannten Methoden darstellt.

Autorentext
Gilg Seeber ist Professor für Statistik am Institut für Politikwissenschaft der Universität Innsbruck.

Inhalt
Vorwort.- Nicht-lineare multivariate Analyse eines Nützlingsversuches im Feld.- Quasi-Likelihood Methoden zur Analyse von unabhängigen und abhängigen Beobachtungen.- Glättung mit diskreten Daten: Kernfunktionen in Dichteschätzproblemen, nonpara- metrischer Regression und Diskriminanzanalyse.- Monitoring von ökologischen und biometrischen Prozessen mit statistischen Filtern.- Kaiman Filter zur On-Line-Diskriminanzanalyse von Verlaufskurven.- Globale Anpassungstests für eine weite Klasse von statistischen Modellen.