311067 Multivariate Verfahren (V+Ü) (WiSe 2002/2003)

In den Sozialwissenschaften werden in der Regel eine Vielzahl von Merkmalen bei einer Person erhoben. Mit Hilfe multivariater Verfahren ist es möglich, Strukturen in diesen hochdimensionalen Datensätzen zu finden.

In der Veranstaltung werden eine Reihe derartiger Verfahren vorgestellt, wobei sowohl qualitative als quantitative Variablen betrachtet werden. Neben der Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse und mehrdimensionaler Skalierung werden also auch auch loglineare Modelle behandelt. Großer Wert wird dabei auf die graphische Darstellung hochdimensionaler Datensätze in niedrigdimensionalen Räumen gelegt. Im Rahmen der Klassifikation werden auch Klassifikationsbäume betrachtet. Neben der Darstellung der Theorie der Verfahren wird gezeigt, wie man mit Hilfe der statistischen Programmpakete S-PLUS und R multivariate Daten analysiert.

Gliederung:

1. Beispiele multivariater Datensätze
2. Elementare Analyse der Daten
3. Mehrdimensionale Zufallsvariablen
4. Ähnlichkeits- und Distanzmaße
5. Hauptkomponentenanalyse
6. Mehrdimensionale Skalierung
7. Procrustes-Analyse
8. Diskriminanzanalyse
9. Clusteranalyse
10. Faktorenanalyse
11. Loglineare Modelle

Bibliography

Fahrmeir et al.: Muoltivariate Statistische Verfahren. 2. Auflage. Berlin 1996
Handl, A.: Multivariate Analysemethoden. Berlin 2002
Krzanowski, W.J.: Principles of Multivariate Analysis. Oxford, 1988
Mardia et al.: Multivariate Analysis. London, 1979