Die Behandlung qualitativer Datenstrukturen in quantitativen Analysemethoden durch das Prinzip der optimalen Skalierung:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1987
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| Schriftenreihe: | Europäische Hochschulschriften / 05
827. |
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| Beschreibung: | Zugl.: Augsburg, Univ., Habil.-Schr., 1985 |
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INHALTSVERZEICHNIS
Seite
0. Vorwort 1
1. Grundlagen und Problemstellungen der Daten¬
analyse 3
2. Identifikation 20
2.1 Die klassischen Verfahren 20
2.1.1 Lineare Regression 21
2.1.2 Diskriminanzanalyse 24
2.1.3 Varianzanalyse 26
2.1.4 Kontingenztabelle 29
2.1.5 Kanonische Korrelation 31
2.2 Spezielle verteilungsfreie qualitative
Verfahren 50
2.2.1 Das AID Verfahren 51
2.2.2 Das Verfahren von Kendali 54
2.3 Skalierungsverfahren 56
2.3.1 Monotone Regression/Varianzanalyse 57
2.3.2 Identifikation durch monotone
Regression von Distanzen 58
2.3.3 Skalierungsmethoden nach Young,
de Leeuw Takane 67
2.3.4 Identifikation durch optimales
Skalieren von Distanzen 73
3. Repräsentation 78
3.1 Die Hauptkomponentenanalyse 78
3.2 Das Repräsentationsverfahren von Kruskal 80
3.3 Das Verfahren von Young, de Leeuw und
Takane 85
3.4 Hauptkomponentenanalyse durch optimales
Skalieren von Distanzen 89
II
4. Numerische Behandlung optimaler Skalierungen 92
4.1 Mathematische Grundlagen 92
4.2 Einheitliche Darstellung der in Kapitel
2 und 3 dargelegten Optimierungsprobleme 98
4.3 Der normierte ALS Algorithmus 102
4.4 Der unnormierte ALS Algorithmus 121
4.5 Numerische Bestimmung der optimalen
Skalierungen 124
5. Implementation der Verfahren der qualitativen
Datenanalyse 127
5.1 Das Programmsystem IDEN 128
5.1.1 IDENDIS IDENtification with
DIStances 130
5.1.2 ORDIS Optimal scaling Regression
with DIStances 132
5.1.3 PCADIS Principal Component
Analysis with DIStances 133
LITERATURVERZEICHNIS 135
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