Einführung in die Zeitreihenanalyse: Modelle, Softwarebeschreibung, Anwendungen
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| Published: |
Bern [u.a.]
Huber
1989
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| Series: | Methoden der Psychologie
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| adam_text | BERNHARD SCHMITZ EINFUEHRUNG IN DIE ZEITREIHENANALYSE MODELLE,
SOFTWAREBESCHREIBUNG, ANWENDUNGEN VERLAG HANS HUBER BERN STUTTGART
TORONTO INHALTSVERZEICHNIS VORWORT 9 EINFUEHRUNG 11 TEIL I: UNIVARIATE
ZEITREIHENANALYSE 19 KAPITEL 1: BESCHREIBUNG VON ZEITREIHEN 19 1.1
GRAPHISCHE DARSTELLUNG 19 1.2 MITTELWERT UND VARIABILITAET 20 1.3 TREND
20 1.3.1 LINEARER TREND 21 1.3.2 POLYNOMIALER TREND 22 1.3.3 GLEITMITTEL
23 1.4 TRENDBEREINIGUNG 25 1.4.1 TRENDBEREINIGUNG BEI
POLYNOMAPPROXIMATION 25 1.4.2 TRENDBEREINIGUNG BEI GLEITMITTELWERTEN 26
1.4.3 TRENDBEREINIGUNG DURCH DIFFERENZENBILDUNG 26 1.5 DIE
SPEKTRALANALYSE ZUR UNTERSUCHUNG PERIODISCHER SCHWANKUNGEN IN ZEITREIHEN
27 KAPITEL 2: GRUNDBEGRIFFE 30 2.1 DIE LAG-FUNKTION UND DER
BACKSHIFT-OPERATOR 30 2.2 FILTER 31 2.3 AUTOKORRELATION 32 2.4
PARTIALAUTOKORRELATION 33 2.5 STOCHASTISCHER PROZESS 38 2.6 RANDOM WALK
UND STATIONARITAET 39 2.7 ERGODIZITAET 42 KAPITEL 3: ARIMA-PROZESSE 43 3.1
WHITENOISE 43 3.2 AR(1)-PROZESS 45 3.3 AR(2)-PROZESS 48 3.4 DER ALLGEMEINE
AR(P)-PROZESS 53 3.5 MA(1)-PROZESS 55 5 3.6 MA(2)-PROZESS 58 3.7
MA(Q)-PROZESS 60 3.8* ARMA(P,Q)-PROZESS 60 3.9* ARIMA(P,D,Q)-PROZESS 63
3.10* OPERATOR-SCHREIBWEISE 64 3.11* DUALITAET VON AR-UND MA-PROZESSEN 66
3.12* WURZELN DER ARMA-POLYNOME UND STATIONARITAETS-/
INVERTIERBARKEITSBEDINGUNGEN 68 3.13* SAISONALE UND MULTIPLIKATIVE
MODELLE 69 KAPITEL 4: DER ABLAUF DER ZEITREIHENANALYSE 72 4.1 ABFOLGE
DER SCHRITTE 72 4.2 IDENTIFIKATION 72 4.2.1 EINFACHE
IDENTIFIKATIONSTOOLS 72 4.2.1.1 PLOTS 72 4.2.1.2
STICHPROBEN-AUTOKORRELATION 73 4.2.1.3
STICHPROBEN-PARTIALAUTOKORRELATION 76 4.2.2* WEITERE HILFSMITTEL ZUR
IDENTIFIKATION 77 4.2.2.1 DIE INVERSE AUTOKORRELATION 77 4.2.2.2
SEMIAUTOMATISCHE IDENTIFIKATION: MODELLBESTIMMUNG MIT INDIKATORTABELLEN
BEI EXTENDIERTER AUTOKORRELATION, CORNER- METHODE UND VEKTORKORRELATION
78 4.2.2.3 SEMIAUTOMATISCHE IDENTIFIKATION MIT HILFE DER KRITERIEN AIC,
BIC UND HQ 82 4.3* SCHAETZUNG 84 4.4 DIAGNOSTIK 86 4.4.1 RESIDUALANALYSE
87 4.4.2* OVERFITTING UND UNDERFITTING 87 4.5 ZUSAMMENFASSUNG DER
ANFORDERUNGEN AN EIN MODELL 89 KAPITEL 5: BESCHREIBUNG WICHTIGER
PROGRAMME UND ANWENDUNGEN BEI PSYCHOLOGISCHEN ZEITREIHEN 90 5.1
BESCHREIBUNG VON BMDP2T ANHAND EINES EINFACHEN BEISPIELS 90 5.2*
ALLGEMEINE BESCHREIBUNG DES BMDP2T-PROGRAMMS 94 5.3 BESCHREIBUNG DER
BOX-JENKINS-PROZEDUR IN SPSSX ANHAND EINES BEISPIELS 96 5.4* ALLGEMEINE
BESCHREIBUNG FUER DIE BOX-JENKINS-PROZEDUR IN SPSSX 100 5.5 BESCHREIBUNG
DER PROZEDUR ARIMA IN SAS ANHAND EINES BEISPIELS 101 5.6* ALLGEMEINE
BESCHREIBUNG DES PROGRAMMS ARIMA IN SAS 105 5.7* EIN AUSFUEHRLICHES
BEISPIEL MIT ANWENDUNG DES TRIPE- PROGRAMMS 107 TEIL II:
ZEITREIHENANALYSE BEI MEHREREN VARIABLEN 118 KAPITEL 6:
INTERVENTIONSANALYSE MIT TRANSFERFUNKTIONEN 118 6.1 EINFUEHRUNG 118 6.2
INTERVENTIONEN, DARGESTELLT ALS INPUTVARIABLEN 123 6.3 SYSTEME MIT
VERSCHIEDENER WIRKUNGSWEISE UND IHRE TRANSFERFUNKTION 124 6.4 EINE
ALLGEMEINE TRANSFERFUNKTIONSDARSTELLUNG 139 6.5 DIE NOISE-KOMPONENTE 140
6.6 DER ABLAUF DER TRANSFERFUNKTIONSANALYSE 141 6.7 BESCHREIBUNG
WICHTIGER PROGRAMME ZUR TRANSFERFUNKTIONS- ANALYSE UND DEREN ANWENDUNG
142 6.7.1 TRANSFERFUNKTIONSANALYSE IN BMDP ANHAND EINES BEISPIELS BEI
EINEM PULSINPUT: SIMULIERTE REIHE 142 6.7.2* ALLGEMEINE BESCHREIBUNG DER
INTERVENTIONSANALYSE IN BMDP 147 6.7.3* TRANSFERFUNKTIONSANALYSE IN BMDP
BEI STUFEN- UND RAMPENINPUT: WARTEZEITEXPERIMENT 149 6.7.4
TRANSFERFUNKTIONSANALYSE IN SAS BEI EINEM STUFENINPUT: THERAPIE BEI
EINER DEPRESSIVEN PERSON 153 6.7.5* ALLGEMEINE BESCHREIBUNG DER
INTERVENTIONSANALYSE IN SAS 157 6.7.6 TRANSFERFUNKTIONSANALYSE IN SAS
BEI STUFEN- UND PULSINPUT: DIE ANALYSE SOZIALER NORMEN 159 KAPITEL 7:
MULTIVARIATE ARIMA-MODELLE 164 7.1 EINFUEHRUNG 164 7.2 GRUNDBEGRIFFE:
KAUSALITAET UND FEEDBACK 166 7.2.1 WIENER-GRANGER-KAUSALITAET 166 7.2.2
MOEGLICHE RELATIONEN ZWISCHEN ZWEI VARIABLEN 168 7.2.3 DIE BESTIMMUNG VON
KAUSALITAETS- BEZIEHUNGSWEISE PRO- GNOSTIZIERBARKEITSRELATIONEN MIT HILFE
VON KREUZKORRELA- TIONEN 168 7.2.3.1 SCHEINABHAENGIGKEIT UND
KREUZKORRELATIONEN 168 7.2.3.2 SCHEINUNABHAENGIGKEIT UND BEREINIGTE
(PREWHITENED) KREUZKORRELATIONEN 172 7.3 MULTIVARIATE ARIMA-MODELLE 177
7.3.1 WHITENOISE 177 7.3.2 AR(1)-MODELL 178 7.3.3 AR(2)-MODELL 182 7.3.4
AUTOKORRELATION UND PARTIALAUTOKORRELATION 183 7.3.5 MA(1)-MODELL 185
7.3.6* ARMA-MODELL 186 7.3.7* ZUSAMMENHANG VON UNIVARIATEN UND
MULTIVARIATEN ARIMA-MODELLEN 187 7.3.8* STATIONARITAETS- UND
INVERTIERBARKEITSBEDINGUNGEN 189 7.4 DER ABLAUF DER MULTIVARIATEN
ZEITREIHENANALYSE 191 7.4.1 ABFOLGE DER SCHRITTE 191 7.4.2
IDENTIFIKATION 191 7.4.3 SCHAETZUNG 195 7.4.4 DIAGNOSE 195 7.5 ANWENDUNG
MULTIVARIATER ARIMA-MODELLE BEI PSYCHOLOGI- SCHEN ZEITREIHEN UND
BESCHREIBUNG DER VERWENDETEN SOFT- WARE 196 7.5.1 BESCHREIBUNG DER
MULTIVARIATEN ANALYSE IN SCA ANHAND EINES EINFACHEN BEISPIELS BEI
SIMULIERTEN DATEN 197 7.5.2* ALLGEMEINE BESCHREIBUNG DER MULTIVARIATEN
ZEITREIHENANALYSE IN SCA 203 7.5.3 ANWENDUNG MULTIVARIATER
ZEITREIHENANALYSE BEI DER UNTERSUCHUNG SOZIALER NORMBILDUNG 206 7.5.4
THERAPIEVERLAUFSANALYSE AUF DER BASIS DER EINSCHAETZUNGEN DER SITZUNGEN
DURCH KLIENT UND THERAPEUT UEBER EINEN ZEIT- RAUM VON ETWA 1,5 JAHREN 208
7.5.5 ZUSAMMENHANG ZWISCHEN DER BEWERTUNG DER SCHWANGER- SCHAFT UND DER
KOERPERLICHEN VERAENDERUNGEN WAEHREND DER SCHWANGERSCHAFT 212 7.5.6
BIVARIATE ZEITREIHENENANALYSE DER GEHOBENEN UND AUSGEGLICHENEN STIMMUNG
BEI ALTEN MENSCHEN 213 7.5.7* ZUSAMMENHANG ZWISCHEN MULTIVARIATEM MODELL
UND UNIVA- RIATEN MODELLEN DER KOMPONENTENZEITREIHEN FUER EIN AR(1)-
MODELL 215 7.6 ZUSAMMENFASSUNG 218 AUSBLICK 220 ANHANG 224
LITERATURVERZEICHNIS 226 SACHREGISTER 234
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