Beschreibung:
Dieses Buch liefert eine Einführung in die Analyse multivariater Daten, indem es eine Vielzahl klassischer und neuerer quantitativer Verfahren behandelt. Das Buch wendet sich sowohl an Studierende im Bereich Statistik als auch an Personen aus Wissenschaft und Praxis, die Datenanalyse betreiben und dabei multivariate Verfahren anwenden wollen.
Vorwort.- Teil 1 Grundlagen.- 1 Beispiele multivariater Datensätze.- 2 Elementare Behandlung der Daten.- 3 Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- 4 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Teil 2 Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Räumen.- 5 Hauptkomponentenanalyse. 6 Mehrdimensionale Skalierung.- 7 Procrustes-Analyse.- Teil 3 Abhängigkeitsstrukturen.- 8 Lineare Regression.- 9 Explorative Faktorenanalyse.- 10 Hierarchische loglineare Modelle.- Teil 4 Gruppenstruktur.- 11 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 12 Diskriminanzanalyse.- 13 Clusteranalyse.- Teil 5 Anhänge.- A Mathematische Grundlagen.- B Eigene R-Funktionen.- C Tabellen.