Statistische Methoden in der Geographie: 2 Multivariate Statistik
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Teubner
2008
|
| Ausgabe: | 3., neubearb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Teubner Studienbücher der Geographie
|
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Auf Haupttitels. fälschlicherweise: 4., neubearb. Aufl. - Auf dem Cover und im Vorwort korrekte Angaben |
| Beschreibung: | 386 S. graph. Darst., Kt. |
| ISBN: | 9783443071448 |
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 11
2 Multiple Korrelations- und Regressionsanalyse 15
2.1 Einführung. 15
2.2 Partielle und multiple Korrelation. 21
2.2.1 Partielle Korrelation. 21
2.2.2 Multiple Korrelation . 24
2.2.3 Varianzzerlegung einer abhängigen Variablen. 25
2.2.4 Partielle und multiple Korrelation im allgemeinen Fall. 27
2.3 Multiple Regressionsanalyse . 28
2.3.1 Die Regressionsgleichung. 28
2.3.2 Strategien zur Auswahl der unabhängigen Variablen. 31
2.3.3 Das Problem der Multikollinearität. 38
2.3.4 Variablentransformation. 40
2.4 Schätz-und Testprobleme. 41
2.4.1 Tests des multiplen Korrelationskoeffizienten (und des gesamten
Regressionsmodells) . 42
2.4.2 Test der partiellen Regressionskoeffizienten . 45
2.4.3 Test der partiellen Korrelationskoeffizienten. 48
2.4.4 Intervallschätzung für
У
. 48
2.4.5 Einige abschließende Bemerkungen. 50
2.5 Regressionsanalyse mit
Dummy-
Variable. 53
3 Pfadanalyse 59
3.1 Einführung. 59
3.2 Ein einfaches Beispiel. 61
3.3 Das allgemeine pfadanalytische Modell für ein rekursives System. 69
3.3.1 Pfadanalyse für voll-rekursive Systeme. 71
3.3.2 Pfadanalyse für nicht voll-rekursive Systeme. 79
3.3.3 Voraussetzungen der Pfadanalyse. 81
3.4 Zusätzliche Hinweise zur Anwendbarkeit der Pfadanalyse. 85
3.4.1 Wider eine Überbewertung der Pfadanalyse. 85
3.4.2 Zur Beziehung zwischen Regressions- und Pfadanalyse. 88
3.4.3 Abschließende Bemerkungen. 89
4 Varianzanalyse 91
4.1 Einfache Varianzanalyse. 91
4.1.1 Das Grundprinzip und ein Beispiel. 91
4.1.2 Voraussetzungen der Varianzanalyse . . !. . ^._. 98
4.1.3 Die Prüfung einzelner Effekte. 100
4.1.4 Konfidenzintervalle für die Gruppenmittelwerte. 101
8 Inhalt
4.2 Doppelte Varianzanalyse .
ЮЗ
4.3 Weitere Hinweise.48
5 Methoden der Analyse kategorialer Variablen 121
5.1 Einführung.121
5.2 Das lineare Logit-Modell.123
5.2.1 Das lineare Logit-Modell für die bivariate Analyse mit einer di-
chotomen abhängigen Variablen .123
5.2.2 Das lineare Logit-Modell für eine dichotome abhängige und meh¬
rere metrische unabhängige Variablen.140
5.2.3 Das lineare Logit-Modell für eine polytome abhängige Variable . . 141
5.2.4 Das lineare Logit-Modell für eine multiple Regressionsanalyse mit
kategorialen
Variablen.145
5.3 Das loglineare Modell - Analyse mehrdimensionaler Kontingenztabellen . 161
5.3.1 Einführung.161
5.3.2 Das Prinzip der loglinearen Analyse .162
5.3.3 Das loglineare Modell für mehrdimensionale Kontingenztabellen . 170
5.3.4 Loglineare und Logit-Modelle .183
6 Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse 187
6.1 Zur Fragestellung.187
6.2 Einführung in die Hauptkomponenten-und Faktorenanalyse.188
6.3 Die Hauptkomponentenanalyse.195
6.3.1 Die geometrische Bedeutung von Korrelationskoeffizienten . 195
6.3.2 Die Extraktion der Hauptkomponenten.200
6.3.3 Die Hauptkomponentenwerte.212
6.4 Die Faktorenanalyse.214
6.4.1 Die Komimmalitätenschätzung.215
6.4.2 Die Extraktion der Faktoren.219
6.4.3 Die Rotation der Faktoren .229
6.4.4 Die Matrix der Faktorenwerte.240
6.4.5 Ein Beispiel.242
7
Clusteranalyse 2S9
7.1 Einführung.259
7.2 Ähnlichkeitsmaße für die Raumeinheiten.262
7.3 Methoden der Clusterbildung - Die Messung der Ähnlichkeit.265
7.4 Die Anzahl der zu bildenden
Cluster
(Raumtypen).268
7.5 Korrektur der schrittweisen
Clusteranalyse
.275
7.6 Einige Beispiele.278
7.6.1 Der Einfluss verschiedener Ähnlichkeitsmaße .278
7.6.2 Der Einfluss verschiedener Clusterbildungsverfahren.280
7.6.3 Vorschläge
fur
eine Typisierung der norddeutschen Kreise.282
Inhalt 9
7.7 Anmerkungen zur Variablenauswahl .285
7.8 Raumtypen und Regionalisierangen .287
7.9
Clusteranalyse
von Variablen.288
8 Diskriminanzanalyse 293
8.1 Einführung.293
8.2 Das Verfahren.295
8.2.1 Der Zwei-Gruppen-Zwei-Variablen-Fall.295
8.2.2 Der Mehr-Gruppen-Mehr-Variablen-Fall.306
8.3 Anwendungsbeispiele.315
8.3.1 Überprüfung einer vorgegebenen Klassifikation - Sozio-ökonomische
Raumtypen Norddeutschlands.315
8.3.2 Klassifizierung neuer Objekte - Der kommunalrechtliche Status
der Stadt Gießen.318
8.3.3 Analyse von Gruppenunterschieden - Regionale Wohlfahrtsunter¬
schiede in Hessen .325
9 Autokorrelation und Kreuzkorrelation 331
9.1
Stochastische
Abhängigkeit und das Phänomen der Erhaltensneigung in
Prozessen.331
9.2 Zeitliche Autokorrelation.335
9.2.1 Vorüberlegungen.335
9.2.2 Bestimmung der zeitlichen Autokorrelationsfunktion.337
9.2.3 Beispiel.345
9.3 Zeitliche Kreuzkorrelation.348
9.3.1 Vorüberlegungen.348
9.3.2 Bestimmung der zeitlichen Kreuzkorrelationsfunktion.348
9.3.3 Beispiel.351
9.4 Räumliche Autokorrelation.352
9.4.1 Das Phänomen der räumlichen Autokorrelation.352
9.4.2 Operationalisierung des Nachbarschaftskriteriums.356
9.4.3 Bestimmung der räumlichen Autokorrelationsfunktion.360
9.4.4 Beispiele .366
10 Literaturverzeichnis 371
10.1 Zitierte Literatur.371
10.2 Lehrbücher .377
11 Anhang 379
Sachverzeichnis 385 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 11
2 Multiple Korrelations- und Regressionsanalyse 15
2.1 Einführung. 15
2.2 Partielle und multiple Korrelation. 21
2.2.1 Partielle Korrelation. 21
2.2.2 Multiple Korrelation . 24
2.2.3 Varianzzerlegung einer abhängigen Variablen. 25
2.2.4 Partielle und multiple Korrelation im allgemeinen Fall. 27
2.3 Multiple Regressionsanalyse . 28
2.3.1 Die Regressionsgleichung. 28
2.3.2 Strategien zur Auswahl der unabhängigen Variablen. 31
2.3.3 Das Problem der Multikollinearität. 38
2.3.4 Variablentransformation. 40
2.4 Schätz-und Testprobleme. 41
2.4.1 Tests des multiplen Korrelationskoeffizienten (und des gesamten
Regressionsmodells) . 42
2.4.2 Test der partiellen Regressionskoeffizienten . 45
2.4.3 Test der partiellen Korrelationskoeffizienten. 48
2.4.4 Intervallschätzung für
У
. 48
2.4.5 Einige abschließende Bemerkungen. 50
2.5 Regressionsanalyse mit
Dummy-
Variable. 53
3 Pfadanalyse 59
3.1 Einführung. 59
3.2 Ein einfaches Beispiel. 61
3.3 Das allgemeine pfadanalytische Modell für ein rekursives System. 69
3.3.1 Pfadanalyse für voll-rekursive Systeme. 71
3.3.2 Pfadanalyse für nicht voll-rekursive Systeme. 79
3.3.3 Voraussetzungen der Pfadanalyse. 81
3.4 Zusätzliche Hinweise zur Anwendbarkeit der Pfadanalyse. 85
3.4.1 Wider eine Überbewertung der Pfadanalyse. 85
3.4.2 Zur Beziehung zwischen Regressions- und Pfadanalyse. 88
3.4.3 Abschließende Bemerkungen. 89
4 Varianzanalyse 91
4.1 Einfache Varianzanalyse. 91
4.1.1 Das Grundprinzip und ein Beispiel. 91
4.1.2 Voraussetzungen der Varianzanalyse . . !. . ^._. 98
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4.2 Doppelte Varianzanalyse .
ЮЗ
4.3 Weitere Hinweise.48
5 Methoden der Analyse kategorialer Variablen 121
5.1 Einführung.121
5.2 Das lineare Logit-Modell.123
5.2.1 Das lineare Logit-Modell für die bivariate Analyse mit einer di-
chotomen abhängigen Variablen .123
5.2.2 Das lineare Logit-Modell für eine dichotome abhängige und meh¬
rere metrische unabhängige Variablen.140
5.2.3 Das lineare Logit-Modell für eine polytome abhängige Variable . . 141
5.2.4 Das lineare Logit-Modell für eine multiple Regressionsanalyse mit
kategorialen
Variablen.145
5.3 Das loglineare Modell - Analyse mehrdimensionaler Kontingenztabellen . 161
5.3.1 Einführung.161
5.3.2 Das Prinzip der loglinearen Analyse .162
5.3.3 Das loglineare Modell für mehrdimensionale Kontingenztabellen . 170
5.3.4 Loglineare und Logit-Modelle .183
6 Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse 187
6.1 Zur Fragestellung.187
6.2 Einführung in die Hauptkomponenten-und Faktorenanalyse.188
6.3 Die Hauptkomponentenanalyse.195
6.3.1 Die geometrische Bedeutung von Korrelationskoeffizienten . 195
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6.3.3 Die Hauptkomponentenwerte.212
6.4 Die Faktorenanalyse.214
6.4.1 Die Komimmalitätenschätzung.215
6.4.2 Die Extraktion der Faktoren.219
6.4.3 Die Rotation der Faktoren .229
6.4.4 Die Matrix der Faktorenwerte.240
6.4.5 Ein Beispiel.242
7
Clusteranalyse 2S9
7.1 Einführung.259
7.2 Ähnlichkeitsmaße für die Raumeinheiten.262
7.3 Methoden der Clusterbildung - Die Messung der Ähnlichkeit.265
7.4 Die Anzahl der zu bildenden
Cluster
(Raumtypen).268
7.5 Korrektur der schrittweisen
Clusteranalyse
.275
7.6 Einige Beispiele.278
7.6.1 Der Einfluss verschiedener Ähnlichkeitsmaße .278
7.6.2 Der Einfluss verschiedener Clusterbildungsverfahren.280
7.6.3 Vorschläge
fur
eine Typisierung der norddeutschen Kreise.282
Inhalt 9
7.7 Anmerkungen zur Variablenauswahl .285
7.8 Raumtypen und Regionalisierangen .287
7.9
Clusteranalyse
von Variablen.288
8 Diskriminanzanalyse 293
8.1 Einführung.293
8.2 Das Verfahren.295
8.2.1 Der Zwei-Gruppen-Zwei-Variablen-Fall.295
8.2.2 Der Mehr-Gruppen-Mehr-Variablen-Fall.306
8.3 Anwendungsbeispiele.315
8.3.1 Überprüfung einer vorgegebenen Klassifikation - Sozio-ökonomische
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der Stadt Gießen.318
8.3.3 Analyse von Gruppenunterschieden - Regionale Wohlfahrtsunter¬
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9.3.1 Vorüberlegungen.348
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9.4.1 Das Phänomen der räumlichen Autokorrelation.352
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| spelling | Bahrenberg, Gerhard 1943-2022 Verfasser (DE-588)120860694 aut Statistische Methoden in der Geographie 2 Multivariate Statistik von Gerhard Bahrenberg ; Ernst Giese ; Josef Nipper 3., neubearb. Aufl. Stuttgart Teubner 2008 386 S. graph. Darst., Kt. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Teubner Studienbücher der Geographie Auf Haupttitels. fälschlicherweise: 4., neubearb. Aufl. - Auf dem Cover und im Vorwort korrekte Angaben Giese, Ernst Verfasser aut Nipper, Josef 1947- Verfasser (DE-588)120860791 aut (DE-604)BV000764610 2 Digitalisierung UB Regensburg application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016792265&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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