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Das Lehrbuch fuhrt in die Analyse multivariater Daten ein. Behandelt werden neben den klassischen auch neuere Verfahren wie Klassifikationsbaume. Jedes Verfahren wird anhand eines realen Problems dargestellt. Darauf aufbauend wird die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet, theoretische und praktische Aspekte detailliert dargestellt. Fur jedes im Buch behandelte Verfahren wird die computergestutzte Datenanalyse mit dem Programm S-PLUS ausfuhrlich beschrieben. Vorkenntnisse sind dafur nicht erforderlich. Der Band enthalt viele UEbungsaufgaben.

Contents:

Vorwort.- Teil 1 Grundlagen.- 1 Beispiele multivariater Datensatze.- 2 Elementare Behandlung der Daten.- 3 Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- 4 AEhnlichkeits- und Distanzmasse.- Teil 2 Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Raumen.- 5 Hauptkomponentenanalyse. 6 Mehrdimensionale Skalierung.- 7 Procrustes-Analyse.- Teil 3 Abhangigkeitsstrukturen.- 8 Lineare Regression.- 9 Explorative Faktorenanalyse.- 10 Hierarchische loglineare Modelle.- Teil 4 Gruppenstruktur.- 11 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 12 Diskriminanzanalyse.- 13 Clusteranalyse.- Teil 5 Anhange.- A Mathematische Grundlagen.- B Eigene R-Funktionen.- C Tabellen.