Free Download Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung
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Buchrückseite Dieses Lehrbuch behandelt, nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse und das Analyseprogramm IBM SPSS für Windows, neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die:- Regressionsanalyse- Zeitreihenanalyse- Varianzanalyse- Diskriminanzanalyse- Logistische Regression- Kontingenzanalyse- Faktorenanalyse- Clusteranalyse und- Conjoint-Analyse.Das Buch stellt geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse und bietet eine allgemein verständliche Darstellung. Ergänzt wird die Einführung in die Grundlagen der jeweiligen Methode durch ein Fallbeispiel, das unter Verwendung von IBM SPSS für Windows berechnet wird. Die Autoren legen Wert auf konsequente Anwendungsorientierung und vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser. Jedes Verfahren kann unabhängig für sich durchgeführt werden. Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Aufzeigen von methodenspezifischen Gestaltungsoptionen im Rahmen von IBM SPSS. Darüber hinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorgehensweisen 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.Dieses Lehrbuch richtet sich primär an 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. Weitere Serviceleistungen stehen den Leserinnen und Lesern auf einer Internetseite zur Verfügung.In der 15. Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet. Alle Fallbeispiele wurden mit der neuesten SPSS-Version (SPSS 25) berechnet und neue für den anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.Anlässlich des 50. Kongresses der Deutschen Marktforschung des Berufsverbandes Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. (BVM) wurde die Vorauflage als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat.Die Autoren((hier die Autorenportraits)) Über den Autor und weitere Mitwirkende Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster (Westfalen) und Honorarprofessor an der TU Berlin. Professor Dr. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Professor Dr. Wulff Plinke war Professor für Betriebswirtschaftslehre und Dean an der European School of Management and Technology (ESMT) in Berlin. Professor Dr. Rolf Weiber ist Geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.Taschenbuch=625 Seiten. Verlag=Springer Gabler; Auflage: 15., vollst. überarb. Aufl. 2018 (26. August 2018). Sprache=Deutsch. ISBN-10=3662566540. ISBN-13=978-3662566541. Größe und/oder Gewicht=19,3 x 26 cm. Durchschnittliche Kundenbewertung=Schreiben Sie die erste Bewertung. Amazon Bestseller-RangMultivariate StatistikSPSSEinführungen=Nr. 729.224 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } Nr. 21 in Bücher > Fachbücher > Ingenieurwissenschaften > Ingenieurmathematik > Statistik für Mathematiker > Nr. 66 in Bücher > Fachbücher > Ingenieurwissenschaften > Ingenieurmathematik > Statistik für Mathematiker > Software > Nr. 114 in Bücher > Fachbücher > Ingenieurwissenschaften > Ingenieurmathematik > Statistik für Mathematiker > Wirtschafts- & Finanzstatistik >.
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