Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden
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Das Buch liefert eine verständliche Einführung in Verfahren der multivariaten Datenanalyse. Diese Methoden gehen in ihrer Komplexität über die in dem Band „Multivariate Analysemethoden“ behandelten Verfahren hinaus. Anhand von Beispielen erläutern die Autoren die nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, die konfirmatorische Faktorenanalyse, neuronale Netze, multidimensionale Skalierung, die Korrespondenzanalyse und auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Ein durchgängig angewendetes Beispiel macht die Verfahren für Leser leicht nachvollziehbar.
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Das Buch liefert eine verständliche Einführung in Verfahren der multivariaten Datenanalyse. Diese Methoden gehen in ihrer Komplexität über die in dem Band „Multivariate Analysemethoden“ behandelten Verfahren hinaus. Anhand von Beispielen erläutern die Autoren die nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, die konfirmatorische Faktorenanalyse, neuronale Netze, multidimensionale Skalierung, die Korrespondenzanalyse und auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Ein durchgängig angewendetes Beispiel macht die Verfahren für Leser leicht nachvollziehbar.
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Das Buch liefert eine verständliche Einführung in Verfahren der multivariaten Datenanalyse. Diese Methoden gehen in ihrer Komplexität über die in dem Band „Multivariate Analysemethoden“ behandelten Verfahren hinaus. Anhand von Beispielen erläutern die Autoren die nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, die konfirmatorische Faktorenanalyse, neuronale Netze, multidimensionale Skalierung, die Korrespondenzanalyse und auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Ein durchgängig angewendetes Beispiel macht die Verfahren für Leser leicht nachvollziehbar.
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