Synopsis: Dieses Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die:hensweisen von sieben weiteren Verfahren (Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Auswahlbasierte Conjoint-Analyse) dargestellt. Diese werden in dem vertiefenden Band „Fortgeschrittene Multivariate Analyseverfahren“ ausführlich behandelt. die Zielgruppe der Bachelor-Studierenden aller Fachrichtungen. Die Beispiele sind zwar aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellungen aber so einfach gehalten, dass die Verfahren sich leicht auf spezifische Fragen und Probleme in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern übertragen lassen. Über die Internetseite www.multivariate.de werden den Leserinnen und Lesern weitere Serviceleistungen zur Verfügung gestellt. Regressionsanalyse Zeitreihenanalyse Varianzanalyse .
Mauris bibendum velit nisi, sit amet feugiat justo ornare in. Sed commodo libero vel mi vestibulum ultrices. Curabitur efficitur, ligula sit amet fringilla congue, nisl nunc pulvinar mi, eu congue urna tortor vitae massa. Nullam gravida mattis eros vel vestibulum. Quisque porttitor rutrum nunc vel molestie. Sed consectetur, orci ac ultricies imperdiet, turpis nulla varius ante, ac efficitur arcu lorem sit amet elit. Nam ac elementum felis, mollis semper nibh. Aenean aliquet congue diam id pharetra. Suspendisse potenti. Nam vitae consequat nulla. Morbi tristique nisl magna, in facilisis nibh sollicitudin nec. Morbi elementum odio non sagittis mattis. Praesent at finibus arcu, id commodo nisi. Etiam ultrices iaculis neque non congue. Praesent a lacus a leo suscipit tincidunt nec at arcu. Nulla eget ante ac ante suscipit mollis sed nec dui.
Aenean mollis erat nec nulla molestie, a scelerisque ligula mattis. Quisque vel nisl id libero eleifend viverra ut eget augue. Duis feugiat ligula vel sapien placerat, in eleifend neque interdum. Integer erat nisi, interdum at finibus id, laoreet tincidunt diam. Suspendisse tempus tincidunt turpis a vestibulum. Fusce pharetra, nisl sed sollicitudin egestas, justo dui consectetur mi, id maximus mi leo eu velit. Donec luctus nulla lorem. In rhoncus rutrum nulla a porta. Fusce mattis eleifend felis, et congue sapien vulputate et. Praesent tellus erat, tincidunt a nisi et, sodales fermentum ante. Etiam id egestas eros. Sed malesuada feugiat nulla at aliquam. Vestibulum placerat sollicitudin placerat. Pellentesque habitant morbi tristique senectus et netus et malesuada fames ac turpis egestas.