Beispiele zur Datenanalyse mit BASIC-Programmen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Dt. Verl. d. Wiss.
1988
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Mit 89 Abb., 75 Tab. u. 12 Programmen. - Literaturverz. S. 354 - 360 |
| Beschreibung: | 363 S. |
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| adam_text | INHAIT
VERZEICHNIS DER VERWENDETEN ABKUERZUNGEN 10
1. EINIGE ASPEKTE DER DATENANALYSE 11
2. EIN PROGRAMM ZUR STATISTISCHEN AUSWERTUNG UNIVARIATER ANALYSENDATEN
20
2.1. STATISTISCHE AUSWERTUNG VON ANALYSENERGEBNISSEN 21
2.2. ANWENDUNGEN 27
2.2.1. DATENSATZ YYGETREIDE 28
2.2.2. MOLYBDAENGEHALTE VON WOLFRAMMATERIALIEN 32
2.2.3. AUSWERTUNG VON RINGANALYSEN 33
3. CLUSTERANALYSE 36
3.1. UEBERBLICK 37
3.2. MERKMALSARTEN 40
3.3. AEHNLICHKEIT UND ABSTAND 42
3.4. ABSTANDSBERECHNUNG 44
3.4.1. METRISCHE VARIABLEN 44
3.4.2. NOMINALE VARIABLEN 46
3.4.3. ORDINALE VARIABLEN 48
3.4.4. GEMISCHTE VARIABLEN 50
3.5. HIERARCHISCHE METHODEN 50
3.5.1. AGGLOMERATIONSVERFAHREN 51
3.5.2. ANWENDUNGSBEISPIEL FUER HIERAG 63
3.6. NICHTHIERARCHISCHE METHODEN 71
3.6.1. POTENTIAL- ODER PUNKTDICHTECLUSTERUNG 73
3.6.2. ANWENDUNGSBEISPIELE FUER CLUPOT 76
3.6.3. OPTIMIERENDE CLUSTERUNG 77
3.6.4. ANWENDUNGSBEISPIEL FUER MINDIST .. 85
4. MULTIPLE LINEARE REGRESSION 89
4.1. EINLEITUNG 89
4.2. GRUNDLAGEN 90
4.3. ANWENDUNGSBEISPIELE 96
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8
5. HAUPTKOMPONENTENANALYSE 105
5.1. EINLEITUNG 105
5.2. GRUNDLAGEN 105
5.3. ZAHL DER ZU EXTRAHIERENDEN HAUPTKOMPONENTEN 111
5.4. ANWENDUNGEN 113
5.4.1. HAUPTKOMPONENTENREGRESSIONSANALYSE (PCRA) 113
5.4.2. HAUPTKOMPONENTENMODELLE 116
6. VARIANZ- UND DISKRIMINANZANALYSE 120
6.1. GRUNDZUEGE 120
6.2. VARIANZANALYSE 121
6.2.1. MULTIVARIATES TRENNMASS 121
6.2.2. MERKMALSREDUKTION UND MITTELWERTVERGLEICHE 124
6.3. DISKRIMINANZANALYSE 128
6.3.1. NICHTELEMENTARE DISKRIMINANZMERKMALE (NED) 128
6.3.2. KLASSIFIZIERUNG NEUER OBJEKTE 130
6.3.3. SCHAETZUNG DES DISKRIMINATIONSFEHLERS 133
7. KLASSIFIZIERUNGSMETHODEN 136
7.1. BAYESSCHE KLASSIFIZIERUNGSMETHODE 136
7.2. METHODE DER /C-NAECHSTEN NACHBARN (KNN) 143
8. DISPLAY-METHODEN 148
8.1. HAUPTKOMPONENTENDARSTELLUNG 149
8.2. NONLINEAR MAPPING 158
9. KOMPLEXE ANWENDUNGSBEISPIELE 166
9.1. RINGANALYSE WASSER 166
9.2. MINERALISATIONSMETHODEN ZUR BESTIMMUNG VON SCHWERMETALLEN IN
GETREIDEARTEN 178
9.2.1. UNIVARIATE ANALYSE DER ERGEBNISSE MIT DEM PROGRAMM EXTRAKT 179
9.2.2. MULTIVARIATE AUSWERTUNG DER ERGEBNISSE MIT DER HAUPTKOMPONENTEN
ANALYSE 183
9.2.3. MULTIVARIATE AUSWERTUNG DER ERGEBNISSE MIT DER VARIANZ- UND
DISKRIMINANZANALYSE 190
9.3. GASCHROMATOGRAPHISCHE CHARAKTERISIERUNG VON BRANNTWEINEN 211
10. ANHANG 223
10.1. PROGRAMME 225
PROGRAMM 1: EXTRAKT - UNIVARIATE DATENBEREINIGUNG UND
-AUSWERTUNG 225
PROGRAMM 2.1: HIERAG - 8 VERFAHREN ZUM SORTIEREN VON OBJEKTEN
MITTELS HIERARCHISCHER CLUSTERUNG 239
PROGRAMM 2.2: HIERAG - 8 VERFAHREN ZUM SORTIEREN VON OBJEKTEN
MITTELS HIERARCHISCHER CLUSTERUNG MIT DENDROGRAMM
AUSDRUCK 245
9
PROGRAMM 2.3: HIERAG - 8 VERFAHREN ZUM SORTIEREN VON OBJEKTEN
MITTELS HIERARCHISCHER CLUSTERUNG MIT DENDROGRAMM
AUSDRUCK 249
PROGRAMM 3: CLUPOT - NICHTHIERARCHISCHE POTENTIALMETHODE ZUR
CLUSTERUNG 254
PROGRAMM 4: MINDIST - NICHTHIERARCHISCHE CLUSTERUNG UNTER
VERBESSERUNG EINER ANFANGSPARTITION 259
PROGRAMM 5: MULTIREG - MULTIPLE LINEARE REGRESSION MIT
STATISTISCHER BEWERTUNG DER ERGEBNISSE 264
PROGRAMM 6.1: HKA - HAUPTKOMPONENTENANALYSE 271
PROGRAMM 6.2: HKA - HAUPTKOMPONENTENANALYSE MIT OBJEKTDISPLAY 278
PROGRAMM 7: VARDIS - VARIANZ- UND (LINEARE) DISKRIMINANZ
ANALYSE 282
PROGRAMM 8: CLASS - KLASSIFIZIERUNGSMETHODEN (BAYESSCHE UND
AR-NAECHSTE NACHBARN) 300
PROGRAMM 9: NLM - NONLINEAR MAPPING ZUM DISPLAY MIT
OPTIMALER ABSTANDSUEBERTRAGUNG 308
10.2. DATENSAETZE UND STATISTISCHE TABELLEN 313
LITERATUR 354
SACHVERZEICHNIS 361
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