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Multivariate statistische Verfahren

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ISBN-13:
9783110816020
Veröffentl:
2015
Seiten:
918
Autor:
Ludwig Fahrmeir
eBook Typ:
PDF
eBook Format:
EPUB
Kopierschutz:
0 - No protection
Sprache:
Deutsch
Beschreibung:

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
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

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