Professuren für Statistik und Ökonometrie

Vorlesung


Dozent
Prof. Dr. Fred Böker

Zeit
Do.: 12:15 bis 13:45 Uhr.
Beginn: 25.10.2012

Raum
MZG 8.163

Zusätzliche Sprechstunden
Zeit, Ort und Ansprechpartner werden hier bekannt gegeben.

Übung


Dozent
Lena Hillebrecht

Zeit
Montag: 12:15 bis 13:45 Uhr. (Beginn 22.10.2012)

Raum
Montag: MZG 5.111

Lernziele/Kompetenzen


Erlernen der wichtigsten Methoden der Multivariaten Datenanalyse und Anwendung der Methoden auf Daten unter Benutzung des Statistikprogrammpaketes R.

Inhalt



Überblick
Was sind multivariate Verfahren
Notation
Zielsetzungen multivariater Analysen
Einteilung multivariater Analyseverfahren
Kurzbeschreibung, wichtigste Verfahren

Multivariate Verteilungen
Gemeinsame -, Rand- und bedingte Verteilungen
Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelation
Multivariate Normalverteilung
Bivariate Normalverteilung
Andere multivariate Verteilungen
Erste Schritte der Datenanalyse
Einlesen und Überprüfen der Daten
Erste Statistiken

Hauptkomponentenanalyse
Einführung
Herleitung der Hauptkomponenten
Weiteres zur Hauptkomponenentenanalyse
Auswahl der Hauptkomponenten
Hauptkomonentenanalyse für multivariat normalverteilte Daten
Zusammenfassung

Faktorenanalyse
Einführung
Das Modell der Faktorenanalyse
Schätzung der Faktorenladungen
Interpretation und Rotation
Beispiel
Faktorenanalyse in R

Multivariate Normalverteilung
Definition der multivariaten Normalverteilung
Eigenschaften der multivariaten Normalverteilung
Schätzung der Parameter
Die Wishart-Verteilung
Gemeiname Verteilung des Stichprobenmittelwerts und der Stichprobenkovarianzmatrix
Hotellings T^2-Verteilung

Verfahren, die auf Normalverteilung basieren
Einleitung
Einstichprobenverfahren
Konfidenzintervalle und Hypothesentests
Tests über Beziehungen zwischen den Variablen
Zweistichprobenverfahren

Diskriminanzanalyse
Zweigruppenfall
Verallgemeinerung auf mehr als zwei Populationen
Fishers Methode für die Trennung mehrerer Gruppen

Material


  • Notizen zur Vorlesung

    • Literatur


  • Backhaus/Erichson u.a.: Multivariate Analysemethoden, 8. Aufl., Berlin 2000
  • Chatfield, C., Collins, A.J.: Introduction to Multivariate Analysis, Cambridge 1991
  • Handl, A.: Multivariate Analysemethoden, Springer 2002
  • Johnson, R.A., Wichern, D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis, Upper Saddle River 1999
  • Rinne, H.: Statistische Analyse multivariater Daten, München 2000
  • Schulze, P.: Beschreibende Statistik, 5. Aufl., München 2003
  • Venables, W.N., Ripley, B.D.: Modern Applied Statistics with S-Plus, Springer 1994

    • Klausurtermine


    Do., 28.02.2013, 12:15 - 13:45, MZG 8.163

    Hinweise zur Klausur
    Die im Skript enthaltene Formelsammlung sowie Tabellen zu Verteilungen (s. Grundvorlesung) werden zur Verfügung gestellt.
    Außerdem sind ein nichtprogrammierbarer Taschenrechner sowie ein handgeschriebenes Formelblatt (DIN A4, beidseitig beschrieben) als Hilfsmittel erlaubt.