Multivariate Statistische Methoden
Und ihre Anwendung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
... und ihre Anwendung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Mit den multivariaten statistischen Methoden werden die ein- und die zweidimensionale statistische Deskription und Analyse auf mehrdimensionale Aufgabenstellungen ausgeweitet. Dabei knüpft...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Multivariate Statistische Methoden “
... und ihre Anwendung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Mit den multivariaten statistischen Methoden werden die ein- und die zweidimensionale statistische Deskription und Analyse auf mehrdimensionale Aufgabenstellungen ausgeweitet. Dabei knüpft das Werk sowohl inhaltlich als auch formal am Methodenkanon des wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Grundstudiums an. Aus dem Inhalt: - Das einfache lineare Regressions- und Korrelationsmodell - Multiple Regressions- und Korrelationsanalyse - Varianz- / Kovarianzanalyse - Die loglinearen Analysesätze - Das Allgemeine lineare Modell - Die Kanonische Korrelation - Die Faktorenanalyse - Die Diskriminanzanalyse - Die Clusteranalyse - Die Multidimensionale Skalierung. Die Methodendarstellung erlaubt, die formal-logische Struktur der statistischen Verfahren nachzuvollziehen. Dabei wird ihr mathematischer und formaler Anspruch so gering wie möglich gehalten.
Klappentext zu „Multivariate Statistische Methoden “
Mit den multivarianten statistischen Methoden, unter stetem Anwendungsbezug, wird der Methodenkanon des wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Grundstudiums ausgeweitet.
Bibliographische Angaben
- Autor: Hans P. Litz
- 2000, Reprint 2018, XII, 478 Seiten, mit zahlreichen Abbildungen, Masse: 16 x 23,6 cm, Gebunden, Deutsch
- Verlag: OLDENBOURG
- ISBN-10: 3486248855
- ISBN-13: 9783486248852
- Erscheinungsdatum: 05.04.2000
Rezension zu „Multivariate Statistische Methoden “
"Dieses Buch stellt ein sehr Fachspezifisches Werk für die Empirie, Methodik und die Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften dar. Es sollte als Methodendarstellung verstanden werden, die es erlaubt formal-logische Strukturen der statistischen Verfahren nachzuvollziehen. Alle Beispiele leiten sich aus einem Datensatz mit ca. 40 Variablen und ca. 300 Fällen ab, anhand dessen sich auch der theoretische Rahmen orientiert. Alle Beispiele wurden mit dem Programm SPSS für Windows durchgeführt. Die Outputs werden wiedergegeben und interpretiert und teilweise wird auch die jeweilige Befehlssyntax angegeben. Für das optimale Verständnis des Inhalts wäre es empfehlenswert sich bereits vorher mit Statistik, Datenerhebung und Datenauswertung auseinandergesetzt zu haben. Auch Kenntnis und Umgang mit dem Programm SPSS ist erforderlich. Mathematisch, statistisch und methodisch ist es sicherlich ein sehr anspruchsvolles Buch. Begonnen bei einfachen linearen Regressionsmodellen, über multiple Regressionsanalysen, loglineare Modelle, bis zur Clusteranalyse und zur multidimensionalen Skalierung, erstreckt sich das Spektrum der hier angeführten multivariaten Methoden. Zwar werden die Ergebnisse meist als Output präsentiert und interpretiert, die Eingabebefehle dafür aber nicht angeführt. Multivariate Verfahren bzw. Methoden, sind für die komplexere und genauere Arbeit und Analyse mit Datensätzen kaum mehr wegzudenken. Das Entwickeln von Prognosen, Erklärenden Modellen und Theorien ist zum grössten Teil, nur mit solchen Werkzeugen empirisch genau durchzuführen." www.buchkritik.at, Hubert Lazelberger am 30.12.2005
Pressezitat
"Dieses Buch stellt ein sehr Fachspezifisches Werk für die Empirie, Methodik und die Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften dar. Es sollte als Methodendarstellung verstanden werden, die es erlaubt formal-logische Strukturen der statistischen Verfahren nachzuvollziehen. Alle Beispiele leiten sich aus einem Datensatz mit ca. 40 Variablen und ca. 300 Fällen ab, anhand dessen sich auch der theoretische Rahmen orientiert. Alle Beispiele wurden mit dem Programm SPSS für Windows durchgeführt. Die Outputs werden wiedergegeben und interpretiert und teilweise wird auch die jeweilige Befehlssyntax angegeben. Für das optimale Verständnis des Inhalts wäre es empfehlenswert sich bereits vorher mit Statistik, Datenerhebung und Datenauswertung auseinandergesetzt zu haben. Auch Kenntnis und Umgang mit dem Programm SPSS ist erforderlich. Mathematisch, statistisch und methodisch ist es sicherlich ein sehr anspruchsvolles Buch. Begonnen bei einfachen linearen Regressionsmodellen, über multiple Regressionsanalysen, loglineare Modelle, bis zur Clusteranalyse und zur multidimensionalen Skalierung, erstreckt sich das Spektrum der hier angeführten multivariaten Methoden. Zwar werden die Ergebnisse meist als Output präsentiert und interpretiert, die Eingabebefehle dafür aber nicht angeführt. Multivariate Verfahren bzw. Methoden, sind für die komplexere und genauere Arbeit und Analyse mit Datensätzen kaum mehr wegzudenken. Das Entwickeln von Prognosen, Erklärenden Modellen und Theorien ist zum grössten Teil, nur mit solchen Werkzeugen empirisch genau durchzuführen." www.buchkritik.at, Hubert Lazelberger am 30.12.2005
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