Multivariate Analysemethoden
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Das Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Conjoint-Analyse, Logistische Regression). Die Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse halten die Autoren niedrig und erlautern die Verfahren anhand eines Fallbeispiels. Der Band richtet sich an Praktiker und Bachelor-Studierende, die sich mit den grundlegenden Verfahren vertraut machen und gleichzeitig einen Einblick in fortgeschrittene Analyseverfahren erhalten mochten.
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Das Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Conjoint-Analyse, Logistische Regression). Die Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse halten die Autoren niedrig und erlautern die Verfahren anhand eines Fallbeispiels. Der Band richtet sich an Praktiker und Bachelor-Studierende, die sich mit den grundlegenden Verfahren vertraut machen und gleichzeitig einen Einblick in fortgeschrittene Analyseverfahren erhalten mochten.
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Das Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Conjoint-Analyse, Logistische Regression). Die Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse halten die Autoren niedrig und erlautern die Verfahren anhand eines Fallbeispiels. Der Band richtet sich an Praktiker und Bachelor-Studierende, die sich mit den grundlegenden Verfahren vertraut machen und gleichzeitig einen Einblick in fortgeschrittene Analyseverfahren erhalten mochten.
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