Multivariate Analysemethoden

Beschreibung

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.
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

Autor*in

Andreas Handl

Themen in »Multivariate Analysemethoden«

Clusteranalyse Datenanalyse Diskriminanzanalyse Faktorenanalyse Hauptkomponentenanalyse Multivariate Verfahren Varianz Varianzanalyse Zufallsvariable einfaktorielle Varianzanalyse lineare Regression

Stimmen zu »Multivariate Analysemethoden«

“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)

“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, Institutfür Operations Management, Universität Hamburg)

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