Dieses Buch gibt eine Einführung in die Analyse multivariater Daten. Behandelt werden neben den klassischen Verfahren auch neuere Verfahren wie Klassifikationsbäume. Das Buch wendet sich zum einen an Studierende des Fachs Statistik und zum anderen an alle Personen, die Datenanalyse betreiben und hierbei multivariate Verfahren anwenden wollen. Jedes Verfahren wird zunächst anhand eines realen Problems motiviert. Darauf aufbauend wird ausführlich die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet. Es folgt eine Detaillierte Entwicklung der Theorie. Praktische Aspekte runden die Darstellung des Verfahrens ab. An allen Stellen wird die Vorgehensweise anhand realer Datensätze veranschaulicht. Der weiteren Vertiefung des Stoffes dienen zahlreiche Übungsaufgaben. Ein geeignetes Werkzeug für die computergestützte Datenanalyse ist S-PLUS. Dieses stellt zum einen eine Vielzahl von Funktionen zur Verfügung, zum anderen lässt es sich leicht um weitere Funktionen ergänzen. Die Durchführung beziehungsweise Implementierung der Funktionen wird für jedes im Buch behandelte Verfahren ausführlich beschrieben. Vorkenntnisse in S-PLUS sind nicht erforderlich.

Verständliche Anleitung Ausführliche Anwendungsbeispiele Mit den neuesten multivariaten Verfahren Das Lehrbuch ist in gleicher Weise geeignet für Praktiker sowie Veranstaltungen über multivariate Verfahren in Bachelor- und Masterstudiengängen Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. 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. Alle seine Lehrveranstaltungen wurden von seinen Hörern als vorbildlich eingeschätzt.

Klappentext

Das Lehrbuch führt in die Analyse multivariater Daten ein. Behandelt werden neben den klassischen auch neuere Verfahren wie Klassifikationsbäume. Jedes Verfahren wird anhand eines realen Problems dargestellt. Darauf aufbauend wird die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet, theoretische und praktische Aspekte detailliert dargestellt. Für jedes im Buch behandelte Verfahren wird die computergestützte Datenanalyse mit dem Programm S-PLUS ausführlich beschrieben. Vorkenntnisse sind dafür nicht erforderlich. Der Band enthält viele Übungsaufgaben.

Inhalt
Grundlagen.- Beispiele multivariater Datensätze.- Elementare Behandlung der Daten.- Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Raumen.- Hauptkomponentenanalyse.- Mehrdimensionale Skalierung.- Procrustes-Analyse.- Abhangigkeitsstrukturen.- Lineare Regression.- Explorative Faktorenanalyse.- Hierarchische loglineare Modelle.- Gruppenstruktur.- Einfaktorielle Varianzanalyse.- Diskriminanzanalyse.- Clusteranalyse.