Multivariate Verfahren: Einführung für Studierende und Praktiker
Gespeichert in:
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Oldenbourg
1986
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Ausgabe: | 2., überarb. und erw. Aufl. |
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Beschreibung: | VIII, 195 S. |
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adam_text | Übersicht
Seite
Vorwort
1. Einführung 1
a) Beschreibung der Verfahren 1
b) Beobachtungsmatrix 7
c) Anmerkungen 12
d) Literatur 15
2. Unterschiede 17
A) Varianzanalyse 24
a) Allgemein 24
b) Numerisches Beispiel 27
c) Anmerkungen 31
d) Aufgaben 37
e) Literatur 39
B) Kovarinzanalyse 40
a) Allgemein 40
b) Numerisches Beispiel 43
c) Anmerkungen 48
d) Aufgaben 49
e) Literatur 52
C) Diskriminanzanalyse 53
a) Allgemein 53
b) Numerisches Beispiel 56
c) Anmerkungen 59
d) Aufgaben 63
e) Literatur 65
D) Clusteranalyse 66
a) Allgemein 66
b) Numerisches Beispiel 73
c) Anmerkungen 87
d) Aufgaben 90
e) Literatur 92
Seite
3. Zusammenhänge 93
A) Kanonische Korrelationsanalyse 98
a) Allgemein 98
b) Numerisches Beispiel 103
c) Anmerkungen 106
d) Aufgaben 111
e) Literatur 113
B) Regressionsanalyse 114
a) Allgemein 114
b) Numerisches Beispiel 117
c) Anmerkungen 121
d) Aufgaben 129
e) Literatur 131
C) Hauptkomponentenanalyse 132
a) Allgemein 132
b) Numerisches Beispiel 138
c) Anmerkungen 143
d) Aufgaben 149
e) Literatur 150
D) Faktorenanalyse 152
a) Allgemein 152
b) Numerisches Beispiel 157
c) Anmerkungen 163
d) Aufgaben 170
e) Literatur 172
Anhang 175
1. Definitionen, Regeln und Eigenschaften aus der
Matrixalgebra 175
a) Typen von Matrizen 175
b) Matrixoperationen 176
c) Vektorraum 179
d) Eigenwerte und Eigenvektoren 180
e) Symmetrische Matrizen
f) Matrixdifferentiation 182
2. Lösungen zu den Aufgaben 184
3. F , x2 und t Verteilung 188
4. Sachwortregister 192
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