About the Course
Ü Multivariate statistische Verfahren (F&S, Teil IV; FM, Teil II)
Einfache und multiple Regression: einfaches und multiples Regressionsmodell, Annahmen im Regressionsmodell, einfacher und multipler Regressions- und Determinationskoeffizient, standardisierter Regressionskoeffizient, partieller Determinationskoeffizient, Residuenanalyse.
Faktorenanalyse: Basismodell der Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsenmethode, Kriterien zur Bestimmung der Faktorenanzahl, Faktorextraktion, Grafische Interpretation von Faktoren, Ermittlung der Faktorwerte.
Clusteranalyse: Distanz und Ähnlichkeitsmaße, hierarchische Klassifikationsverfahren, partitionierende Klassifikationsverfahren
Leristungsnachweise
Leistungsnachweis kann durch eine 2-stündige Klausur am Ende der Vorlesungszeit erworben werden. Die Note geht zu 50% in die Modulnote des Mastermoduls Forschungsmethoden und Statistik ein.
Faktorenanalyse: Basismodell der Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsenmethode, Kriterien zur Bestimmung der Faktorenanzahl, Faktorextraktion, Grafische Interpretation von Faktoren, Ermittlung der Faktorwerte.
Clusteranalyse: Distanz und Ähnlichkeitsmaße, hierarchische Klassifikationsverfahren, partitionierende Klassifikationsverfahren
Leristungsnachweise
Leistungsnachweis kann durch eine 2-stündige Klausur am Ende der Vorlesungszeit erworben werden. Die Note geht zu 50% in die Modulnote des Mastermoduls Forschungsmethoden und Statistik ein.