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. 1;Vorwort;6
2;Inhaltsverzeichnis;8
3;I Daten und ihre Beschreibung;14
3.1;1 Einführung;16
3.1.1;1.1 Fragestellungen;16
3.1.2;1.2 Datensituation;21
3.1.3;1.3 Literatur und Software;22
3.2;2 Kontinuierliche Variablen;24
3.2.1;2.1 Der p-dimensionale Beobachtungsraum;24
3.2.2;2.2 Spaltenorientierte Aspekte;48
3.2.3;2.3 Literatur und Software;50
3.3;3 Kategoriale Variablen;52
3.3.1;3.1 Erhebungsaspekte;52
3.3.2;3.2 Univariate Randverteilungen;53
3.3.3;3.3 Bivariate Verteilungen;56
3.3.4;3.4 Höherdimensionale Kontingenztafeln;67
3.3.5;3.5 Kodierung nicht metrischer Variablen;69
3.3.6;3.6 Weitere Aspekte, Literatur und Software;71
3.4;4 Abstände und Disparitäten;74
3.4.1;4.1 Abstände bei metrischen Variablen;74
3.4.2;4.2 Ähnlichkeits- und Disparitätsmaße;77
3.4.3;4.3 Literatur;86
4;II Verteilungen;88
4.1;5 Verteilungsmodelle für multivariate Daten;90
4.1.1;5.1 Univariate Verteilungen;90
4.1.2;5.2 TheoretischeMomente;92
4.1.3;5.3 Erhebungsmodelle für kategoriale Variablen;96
4.1.4;5.4 Verteilungsmodelle für stetige Variablen;100
4.1.5;5.5 Ein Verteilungsmodell für gemischte Variablen;107
4.1.6;5.6 Weitere Aspekte und Literatur;108
4.2;6 Inferenz für Verteilungen und ihre Parameter;110
4.2.1;6.1 Schätzen der Lage und Dispersion;110
4.2.2;6.2 Parametertests bei Normalverteilung;121
4.2.3;6.3 Überprüfung der multivariaten Normalverteilung;129
4.2.4;6.4 Likelihood-Quotienten- und Wald-Tests;132
4.2.5;6.5 Inferenz in zwei- und dreidimensionalen Kontingenztafeln;132
4.2.6;6.6 Fehlende Werte;149
4.2.7;6.7 Weitere Aspekte, Literatur und Software;157
5;III Abhängigkeiten;162
5.1;7 Regression;164
5.1.1;7.1 Lineare Regression;164
5.1.2;7.2 Multivariate multiple Regression;188
5.1.3;7.3 Hauptkomponenten- und PLS-Regression;193
5.1.4;7.4 Weitere Aspekte, Literatur und Software;205
5.2;8 Kategoriale Responsevariablen;208
5.2.1;8.1 Gewichtete Kleinste Quadrate-Methode;208
5.2.2;8.2 Logistische Regression;216
5.2.3;8.3 Weitere Aspekte, Literatur und Software;237
5.3;9 Conjoint-Analyse;240
5.3.1;9.1 Traditionelle Conjoint-Analyse;240
5.3.2;9.2 Auswahlbasierte Conjoint-Analyse;253
5.3.3;9.3 Zur praktischen Durchführung einer Conjoint-Analyse;265
5.3.4;9.4 Weiteren Aspekte, Literatur und Software;268
6;IV Zusammenhänge;272
6.1;10 Hauptkomponentenanalyse;274
6.1.1;10.1 Zweidimensionale Datensätze;274
6.1.2;10.2 p-dimensionale Datensätze;278
6.1.3;10.3 Hauptkomponentenanalyse von Korrelationsmatrizen;283
6.1.4;10.4 Ausreißer und robuste Hauptkomponentenanalyse;286
6.1.5;10.5 Theoretische Hauptkomponenten;289
6.1.6;10.6 Zur Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse;290
6.1.7;10.7 Weitere Aspekte, Literatur und Software;291
6.2;11 Grafische Darstellungen;292
6.2.1;11.1 Biplots;292
6.2.2;11.2 Korrespondenzanalyse;297
6.2.3;11.3 Projection Pursuit;304
6.2.4;11.4 Multidimensionale Skalierung;308
6.2.5;11.5 Weitere Aspekte, Literatur und Software;324
6.3;12 Kanonische Korrelation;328
6.3.1;12.1 Kanonische Korrelation und kanonische;328
6.3.2;Variablen;328
6.3.3;12.2 Tests auf Unabhängigkeit;335
6.3.4;12.3 Weitere Aspekte, Literatur und Software;339
6.4;13 LoglineareModelle;340
6.4.1;13.1 LoglineareModelle für zweidimensionale Tafeln;340
6.4.2;13.2 LoglineareModelle für dreidimensionale Tafeln;345
6.4.3;13.3 Höherdimensionale Tafeln;348
6.4.4;13.4 Literatur und Software;351
7;V Gruppierungen;352
7.1;14 Diskriminanzanalyse;354
7.1.1;14.1 LineareDiskriminanzanalyse;356
7.1.2;14.2 Maximum-Likelihood-Diskrimination;369
7.1.3;14.3 Klassifikation;376
7.1.4;14.4 Zur Durchführung einer Diskriminanzanalyse;398
7.1.5;14.5 Weitere Aspekte, Literatur und Software;398
7.2;15 Clusteranalyse;404
7.2.1;15.1 Finden von Clustern;405
7.2.2;15.2 Modellbasierte Clusterbildung;426
7.2.3;15.3 Clusterweise Regression;435
7.2.4;15.4 Zur Durchführung einer Clusteranalyse;438
7.2.5;15.5 Weitere Aspekte, Literatur und Software;439
8;VI Strukturgleichungsmodelle;444
8.1; Nach seiner Habilitation im Fach Statistik an der FU Berlin war er drei Jahre in verschiedenen Firmen und Einrichtungen tätig; dazu gehörten die GfK in Nürnberg und die BfA. Seit 1983 ist er Professor für Statistik, zunächst an der Universität Essen, seit 1990 an der Universität Hamburg.
Schwerpunkte seiner Forschungs- und Lehrtätigkeit bilden die Zeitreihenanalyse und multivariate statistische Verfahren. Er war an zahlreichen Anwendungsprojekten beteiligt. Zu angewandten statistischen Methoden hat Professor Schlittgen etwa 50 Artikel in wissenschatlichen Zeitschriften veröffentlicht. Aus seinen Lehrveranstaltungen und Kursen für Praktiker sind etliche Lehrbücher entstanden.
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