Keine ausführliche Beschreibung für "Multivariate statistische Verfahren" verfügbar.
Dieses Buch bietet eine fachübergreifende umfassende Darstellung der grundlegenden Konzepte multivariater statistischer Analyseverfahren. Die statistische Theorie wird ergänzt durch vielfältige praxisnahe Anwendungen aus den Gebieten der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung, Medizinischen Statistik, Pyschologie und Soziologie. An mathematischen Kenntnissen wird nur vorausgesetzt, was in den Grundstudiengängen vermittelt wird. Das Buch eignet sich sowohl als Begleittext zu Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium.
Inhaltsverzeichnis
Frontmatter -- Vorwort zur zweiten Auflage -- Vorwort zur ersten Auflage -- Inhalt -- Kapitel 1. Einführung -- Kapitel 2. Mehrdimensionale Zufallsvariablen und Verteilungen -- Kapitel 3. Grundlegende multivariate Schätz- und Testprobleme -- Kapitel 4. Regressionsanalyse -- Kapitel 5. Varianz- und Kovarianzanalyse -- Kapitel 6. Kategoriale und generalisierte lineare Regression -- Kapitel 7. Regressionsmodelle zur Analyse von Verweildauern -- Kapitel 8. Diskriminanzanalyse -- Kapitel 9. Clusteranalyse -- Kapitel 10. Zusammenhangsanalysen in mehrdimensionalen Kontingenztabellen - das loglineare Modell -- Kapitel 11. Modelle mit latenten Variablen: Faktorenanalyse, Latent-Structure- Analyse und LISREL-Analyse -- Kapitel 12. Grundlagen der mehrdimensionalen Skalierung -- Anhang A. Grundbegriffe der Matrix-Algebra -- Anhang B. Tabellen -- Literatur -- Wichtige Programmpakete und Programmierumgebungen -- Register -- Backmatter
