Das Buch vereinigt die zahlreichen Ansätze zur Erklärung einer Menge von Variablen mittels einer anderen Variablenmenge. Die Ansätze werden in ihren Grundstrukturen dargestellt. Die Beschränkung darauf ist notwendig, gibt es doch zu jeder der vorgestellten Methoden eigene Monographien. Auf diese Spezialliteratur wird für weitergehende Aspekte verwiesen. Die zahlreichen Beispiele werden mit der freien statistischen Programmierumgebung R durchgerechnet; dazu wird der R-Code angegeben. Die überwältigende Anzahl von Funktionen in R erlaubt es, die Vielfalt der hier besprochenen Methoden mit R allein und ohne Programmierung umzusetzen. So sind nicht zu komplexe Auswertungen auf der Basis dieses Textes leicht möglich.
Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modellen mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Der zugehörige Code der statistischen Programmierumgebung R wird jeweils angegeben und kommentiert. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.
Neben dem Standardkanon der wichtigen multivariaten Verfahren (Diskriminanzanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse, MDS, Faktorenanalyse, LISREL) werden in diesem Buch auch die vor allem im Marketing relevante Conjointanalyse und die PLS-Methode dargestellt. Weiterhin werden robuste Verfahren, aber auch explorative Ansätze wie das Porjection Persuit sowie Ansätze zur Behandlung von fehlenden Werten berücksichtigt. Als drittes werden auch Methoden für kategoriale Daten behandelt, die in den meisten Texten zur multivariaten Statistik noch immer eine zu geringe Beachtung erfahren. Das Augenmerk wurde im Buch durchgängig auf die Verständlichkeit der Inhalte gerichtet. Hierzu dienen die Ausführung geometrischer Konzepte und zahlreiche Beispiele.
Das Statistiklabor ist eine interaktive Arbeitsumgebung, um statistische Funktionen und DarstellungsmAglichkeiten leicht und intuitiv bearbeiten zu kAnnen. Als windows-basierte OberflAche fA1/4r die Programmierumgebung R erlaubt es zudem einen wesentlich einfacheren Zugang zu der umfangreichen FunktionalitAt von R.Das Labor und seine FunktionalitAt wird im ersten Teil detailliert beschrieben, der zweite Teil illustriert Standardauswertungen um Aufgaben mit dem Labor durchzufA1/4hren. Anwendungen werden mit deren methodischem Hintergrund angegeben.Wie R kann das Statistiklabor kostenfrei von der offiziellen Supporte-Site unter http: //www.statistiklabor.de heruntergeladen werden.
Standardmethoden und Alternativen mit ihrer Durchführung in R
Statistik-Lehrbuch in Verbindung mit der Software R. Die ersten beiden Kapitel geben eine recht knappe Einführung in die wesentlichen Aspekte der Datenanalyse und statistischen Schlussweisen. In den folgenden Kapiteln wird sukzessive von einfacheren Fragestellungen zu komplexeren fortgeschritten und die Methoden vorgestellt.
Das Buch richtet sich an alle, die ein aktives Verständnis grundlegender statistischer Methoden anstreben, etwa um selbständig Auswertungen von Datensätzen vornehmen zu können, oder um einfach die übliche Abschlussklausur am Ende des zweisemestrigen Grundkurses zu bestehen. In jedem Fall hängt das Verständnis von der Beschäftigung mit entsprechenden Fragestellungen ab. Hierfür ist der Statistiktrainer gedacht. Zu den Aufgaben, die natürlich erst einmal angegangen werden sollten, werden im zweiten Teil des Buches ausführliche Lösungen präsentiert, mit denen die eigenen Lösungen konfrontiert werden können. Um diese Aufgabensammlung eigenständig nutzbar zu machen, sind den einzelnen Abschnitten einzelnen Abschnitten kurze Zusammenfassungen der relevanten statistischen Sachverhalte vorangestellt. Auch sind Tabellen für die wichtigsten Verteilungen aufgenommen worden.
Aus dem Inhalt: Einführung. Grundlagen und einfache Methoden. Lineare Zeitreihenmodelle. Periodizitäten in Zeitreihen. Mehrdimensionale Zeitreihen. Zeitreihen mit exogenen Einflüssen. Zustandsraummodelle und Kalman-Filter. Spezielle Probleme.
Die Zielsetzung des vorliegenden Textes ist zweifach. Einmal soll der künftige Nutzer an die Programmierung in GAUSS und die Verwendung von GAUSS zur Auswertung statistischer Daten herangeführt werden. Dazu werden die verschiedenen Aspekte ausführlich dargestellt und mit statistischen Anwendungen aus verschiedenen Aspekte ausführlich dargestellt und mit statistischen Anwendungen aus verschiedenen Teilgebieten unterlegt. Zum anderen soll das Buch auch zum Nachschlagen, gewissermaßen als ständiger GAUSS-Begleiter, geeignet sein. Um diese Zielvorstellung zu erfüllen, sind in den thematisch strukturierten Kapiteln die jeweils passenden GAUSS-Prozeduren tabellarisch zusammengestellt. Wer sucht schon in der von GAUSS mitgelieferten Namen-basierten Hilfe eine Prozedur, von deren Existenz sie/er keine Ahnung hat? Zum Vorteil für beide Zielgruppen ist sicherlich, dass die GAUSS-Mailing Liste der letzten Jahre intensiv ausgewertet wurde; zahlreiche Fragen, die an die GAUSSianer allgemein gestellt wurden, haben zusammen mit den von verschiedenen Anwendern eingebrachten Lösungsvorschlägen ihren Eingang in diesen Text gefunden. Bei der Beschreibung wird die die Version GAUSS 3.5 für Windows zu Grunde gelegt; dies ist die erste echte Windows-Version. Dabei ist der Windows-spezifische Anteil des Textes relativ gering. Somit sollte das Buch auch für GAUSS-Anwender nützlich sein, die mit einem anderen Betriebssystem, wie z. B. LINUX, arbeiten.
Das Gerust dieser Einfuhrung in die Statistik bilden die grundlegenden statistischen Verfahren zur Aufbereitung, Darstellung und Analyse von Daten. Die Orientierung lieferte dabei der an deutschen Hochschulen ubliche Standard fur die zweisemestrige Statistikausbildung fur Wirtschaftswissenschaftler. Aufgenommen wurden aber einige der Darstellungsweisen und Methoden der explorativen Datenanalyse. Verschiedene Methoden wurden unter dem Gesichtspunkt der neueren Erkenntnisse uber die Anwendungsprobleme anders gewichtet als in den meisten der vorliegenden Einfuhrungen in die Statistik. Zur Fur diese Auflage wurde der Text grundlich uberarbeitet, aktualisiert und ganzlich neu gestaltet. So unter Um den Erfordernissen, die sich durch die Umstrukturierungen der Studiengange an den deutschen Universitaten ergaben, gerecht zu werden, wurden Aspekte der Wirtschaftsstatistik aufgenommen, speziell zu Konzentrationsmessung, Indexzahlen und Zeitreihenanalyse."
