SPSS-Trends für Windows: Arbeitsbuch für Praktiker
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München u.a.
Prentice Hall
1995
|
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 150 S. graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
11
1.1
VORBEMERKUNGEN
11
1.1.1
KONVENTIONEN
12
1.1.2
SPSS-SYNTAX
13
1.2
DATENDATEIEN
14
1.3
ZEITREIHENANALYSE
14
1.3.1
ZEITREIHEN
MIT
UND
OHNE
SAISONKOMPONENTE
15
2
ZEITREIHEN
UND
DATENDATEIEN
17
2.1
NEUE
ZEITREIHEN
ERSTELLEN
17
2.2 FEHLENDE
WERTE
17
2.2.1
METHODEN
ZUR
ERSETZUNG
FEHLENDER
WERTE
18
2.3
DATUMSVARIABLEN
18
2.4
SYNTAX-BEISPIELE
19
2.5
EIN
BEISPIEL
22
3
EXPONENTIELLES
GLAETTEN
25
3.1
DIE
DATEN
25
3.2
PLOTTEN
DER
DATEN
25
3.3
DIE
IDEE
DES
EXPONENTIELLEN
GLAETTENS
26
3.4
PARAMETERSCHAETZUNGEN
27
3.4.1
SUCHE
AUF
EINEM
GITTER
28
6
3.4.2
WEITER
MIT
DEM
ZAHLENBEISPIEL
29
3.5
VORHERSAGE
MIT
EXPONENTIELLEM
GLAETTEN
31
3.6
WEITERE
OPTIONEN
33
4
DAS
RANDOM-WALK
MODELL
35
4.1
DIE
DATEN
35
4.1.1
WEISSES
RAUSCHEN
35
4.2
DATUMSVARIABLE,
EIN
PROBLEM
UND
WIE
WIR
ES
UMGEHEN
36
4.3
EIN
PLOT
DER
DATEN
36
4.4
ZUSAMMENHANG
MIT
EXPONENTIELLEM
GLAETTEN
36
5
REGRESSIONSMODELLE
39
5.1
LINEARE
REGRESSION
39
5.2
DIE
FEHLER
IM
REGRESSIONSMODELL
UND
DER
RANDOM-WALK
40
5.3
LINEARE
REGRESSION
UND
ZEITREIHEN
40
5.4
DIE
DATEN
41
5.5
ANALYSE
DER
DATEN
41
5.5.1
AUFTEILEN
DER
DATEN
ZUR
ANALYSE
41
5.5.2
PLOTTEN
DER
DATEN
42
5.5.3
KURVENANPASSUNG
43
5.6
REGRESSION
MIT
LEADING
INDICATOR
45
5.6.1
WAS
IST
EIN
LEADING
INDICATOR
45
5.6.2
HERSTELLUNG
DER
INDIKATOR-VARIABLEN
48
5.6.3
BERECHNEN
DER
REGRESSION
49
5.6.4
ERMITTELN
VON
VORHERSAGEWERTEN
51
6
KORRELIERTE
FEHLER
IN
REGRESSIONSMODELLEN
53
6.1
DIE
DATEN
53
6.2
DATUMSVARIABLE
ERZEUGEN
UND
DATEN
PLOTTEN
53
6.3
EINE
EINFACHE
KURVENANPASSUNG
54
7
6.4
LINEARE
REGRESSION
56
6.4.1
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
58
6.5
REGRESSION
BEI
AUTOKORRELIERTEN
FEHLERN
64
6.5.1
VERWENDEN
VON
AUTOREGRESSION
64
6.5.2
ANPASSUNG
67
6.5.3
VORHERSAGE
MIT
AUTOREGRESSION
67
7
SAISONALE
REGRESSIONSMODELLE
71
7.1
DIE
DATEN
71
7.2
DATUMSVARIABLE,
SAISONALITAET
72
7.3
FEHLENDE
WERTE
ERSETZEN
72
7.4
VARIABLEN
FUER
DEN
TREND
UND
DIE
MESSTECHNIK
ERZEUGEN
74
7.4.1
TREND
75
7.4.2
AENDERUNG
DER
MESSTECHNIK
75
7.4.3
DUMMYVARIABLEN
FUER
DIE
MONATE,
BENUTZEN
DES
SYNTAXFENSTERS
77
7.5
SAISONBEREINIGUNG
MIT
SAISONALER
ZERLEGUNG
78
7.6
REGRESSION,
RESIDUENANALYSE
UND
AUSREISSER
79
7.6.1
RESIDUENANALYSE,
AUSREISSERBEREINIGUNG
81
7.6.2
REGRESSION
MIT
BEREINIGTEN
AUSREISSERN
81
7.7
WEITERE
ANALYSE
DER
RESIDUEN
83
7.8
GEWICHTETE
KQ-METHODE
87
7.8.1
RESIDUENVARIANZ
87
7.8.2
SCHAETZUNG
DER
GEWICHTE
87
7.8.3
ERNEUTE
RESIDUENANALYSE
NACH
WLS-REGRESSION
91
8
ARIMA
MODELLE
95
8.1
ARIMA-MODELLE
UND
IHRE
DREI
KOMPONENTEN
95
8.1.1
AR(P)
MODELLE
95
8.1.2
I(D)
MODELLE
96
8.1.3
MA(
9
)
MODELLE
96
8
8.2
ARBEITSWEISE
BEI
ARIMA
MODELLEN
8.2.1
IDENTIFIKATION
8.2.2
SCHAETZUNG
8.2.3
DIAGNOSE
8.3
DIE
DATEN
8.4
ERSTELLEN
EINES
CONTROL-CHARTS
8.5
EIN
WEITERER
DATENSATZ
9
SAISONALE
ARIMA
MODELLE
9.1
SAISONALE
ARIMA
MODELLE
9.2
DIE
DATEN
9.3
VORARBEITEN
9.3.1
DATUMSVARIABLE
VERGEBEN
9.3.2
STATIONARITAET
9.4
AUTOKORRELATIONEN
9.5
VERWENDEN
DER
DATEN
DER
VALIDIERUNGSPERIODE
10
INTERVENTION
ANALYSIS
10.1
DIE
DATEN
10.2
VARIABLEN
FUER
INTERVENTION
ANALYSIS
10.3
ARIMA
MODELL
IDENTIFIZIEREN
10.4
ARIMA
MODELL
MIT
INTERVENTION-VARIABLEN
SCHAETZEN
10.5
MODELLDIAGNOSE
97
97
98
98
98
104
106
111
111
112
113
113
114
115
121
123
123
123
124
127
130
11
SPEKTRALANALYSE
133
11.1
IDEE
DER
SPEKTRALANALYSE
133
11.2
PROBLEME
134
11.3
DIE
DATEN
137
11.4
SPEKTRALANALYSE
137
11.5
GLAETTEN
DER
SPEKTRALDICHTE
139
9
INDEX
141
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
143
LITERATURVERZEICHNIS
149 |
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