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Inhalt
Einleitung und Themenübersicht, Modellklassen in der statistischen Analyse und Modellanpassung, Verallgemeinerte lineare Modelle, Multiple Lineare Regression, Logistische Regression, Hauptkomponentenanalyse und andere Faktorenmodelle, Diskriminanzanalyse, Varianz und Kovarianzanalyse, Hierarchische Klassifikation.
Die Umsetzung der jeweiligen Modellierungen in Statistikprogrammpaketen (Schwerpunkt SAS) werden behandelt.
Literatur
Fahrmeir L., Hamerle A., Tutz G.: Multivariate statistische Verfahren, de Gruyter, Berlin 1996
Jobson J.D.: Applied Multivariate Data Analysis Vol. I/II, Springer, New York 1991
Dobson A.J.: An Introduction to Statistical Modelling, Chapman and Hall, London 1983
Hosmer D.W., Lemeshow S.: Applied Logistic Regression, Wiley, New York 1989
Jambu M.: Explorative Datenanalyse, Fischer, Stuttgart 1992 |
