Einführung in multivariate Verfahren

Werner Timischl ()
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Werner Timischl: Technische Universität Wien, Inst. f. Diskrete Mathematik und Geometrie

Chapter 7 in Angewandte Statistik, 2013, pp 419-453 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Die multivariaten Methoden umfassen eine Vielzahl von beschreibenden und induktiven Verfahren, mit denen mehrere Variable gleichzeitig analysiert werden können. Im Gegensatz zu univariaten Datenanalysen geht es in der multivariaten Statistik primär darum, durch simultane Betrachtung mehrerer Variablen neue Einsichten über Beziehungsstrukturen zwischen den Variablen oder Untersuchungseinheiten (Objekten) zu gewinnen. Man kann z.B. fragen, ob die Stichprobe strukturiert ist, d. h., in Gruppen von in den Variablenwerten „ähnlichen“ Objekten zerlegt werden kann. Wie man Strukturen in der Menge der Objekte aufdeckt, lehrt die Clusteranalyse. In der Hauptkomponentenanalyse stehen die Beziehungen zwischen den Variablen im Mittelpunkt des Interesses. Mit der Hauptkomponentenanalyse wird durch Übergang zu neuen Variablen (den sogenannten Hauptkomponenten) oft eine Reduktion der Anzahl der Variablen erreicht, indem man sich auf die „wesentlichen“ Hauptkomponenten beschränkt und die anderen weglässt. Eine weitere klassische Fragestellung behandelt die Diskriminanzanalyse. Auf Grund der beobachteten Variablenwerte sollen neue Objekte einer von mehreren vorgegebenen Gruppen von Objekten zugewiesen werden. Die Ausführungen können nur eine erste Einführung in das große Gebiet der multivariaten Statistik sein.

Date: 2013
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DOI: 10.1007/978-3-7091-1349-3_7

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