Multivariate Datenanalyse Am Beispiel des statistischen Programmpake
Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen.
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Aus dem Programm _ _ _ _ _ _ _ _ _ _--.. Mathematik
Statistische Datenanalyse von Werner Stahel Einfiihrung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik von Ulrich Krengel Numerische Mathematik von Robert Plato Numerik linearer Gleichungssysteme von Andreas Meister Lineare und Netzwerk-Optimierung von Horst Hamacher und Kathrin Klamroth Optionsbewertung und Portfolio-Optimierung von Ralf und Elke Korn
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Gerhard KockHiuner
Multivariate Datenanalyse Am Beispiel des statistischen Programmpakets SPSS
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Prof. Dr. Gerhard Kocklauner Fachhochschule Kiel University of Applied Sciences Fachbereich Wirtschaft Institut fUr Statistik und Operations Research Sokratesplatz 2 24149 Kiel
Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme Ein Titeldatensatz fUr diese Publikation ist bei Der Deutschen Bibliothek erhiiltlich.
1. Auflage Oktober 2000
Aile Rechte vorbehalten © Friedr. Vieweg & Sohn VerlagsgeseUschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden, 2000 Der Verlag Vieweg ist ein Unternehmen der Fachverlagsgruppe BertelsmannSpringer. Das Werk einschlieBlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschlitzt. Jede Verwertung auBerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzuliissig und strafbar. Das gilt insbesondere fUr VervieWiltigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. www.vieweg.de Konzeption und Layout des Umschlags: Ulrike Weigel, www.CorporateDesignGroup.de Gedruckt auf siiurefreiem Papier ISBN-13: 978-3-528-03165-7 DOl: 10.1007/978-3-322-80222-4
e-ISBN-13: 978-3-322-80222-4
Vorwort
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Vorwort Die ,,Multivariate Datenanalyse" bietet eine Einftihrung in multivariate statistische Verfahren. Klassische multivariate Analysen wie die Hauptkomponentenanalyse oder die multivariate Regressionsanalyse werden dabei urn die Korrespondenz- bzw. die Conjointanalyse erganzt. Explorative Ansatze stehen im Vordergrund. Konfirmatorische Testverfahren bleiben auf multivariate Regressions- sowie Varianzund Kovarianzanalysen beschrlinkt. Ftir explorative und konfirmatorische Verfahren ist eine einheitliche Darstellung gewahlt: Zu Beginn wird das jeweilige Analyseziel vorgestellt, danach die Datengrundl~ge. Auf eventuell angebrachte Datentransformationen folgt das zu nutzende Datenmodell. 1m Anschluss daran wird das eigentliche datenanalytische Verfahren vorgestellt. Am Ende steht jeweils die Interpretation einer softwareorientierten Anwendung. Die genutzte Software begriindet den Untertitel "Am Beispiel des statistischen Programmpakets SPSS." Die "Multivariate Datenanalyse" enthiilt notwendig univariate Datenanalysen. Leserinnen und Leser sollten daher z.B. mit univariaten Regressionsanalysen vertraut sein. Dazu gehoren dann u.a. die Kleinstquadrateschiitzung sowie klassische t- oder F-Tests. Erforderlich ist aber auch eine Darstellung der Regressionsanalyse in Matrizenform: Multivariate statistische Verfahren sind jeweils an Matrizenschreibweisen gebunden. Aus der linearen Algebra werden zudem Eig
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