Multivariate Analysemethoden : Theorie und Praxis multivariater Verfahren unter besonderer Berücksichtigung von S PLUS Grundlagen Beispiele multivariater Datensätze Elementare Behandlung der Daten Mehrdimensionale Zufallsvariablen Ähnlichkeits und Distanzmaße Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Raumen Hauptkomponentenanalyse Mehrdimensionale Skalierung Procrustes Analyse Abhangigkeitsstrukturen Lineare Regression Explorative Faktorenanalyse Hierarchische loglineare Modelle Gruppenstruktur Einfaktorielle Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Clusteranalyse. Dieses Buch gibt eine Einführung in die Analyse multivariater Daten. Behandelt werden neben den klassischen Verfahren auch neuere Verfahren wie Klassifikationsbäume. Das Buch wendet sich zum einen an Studierende des Fachs Statistik und zum anderen an alle Personen die Datenanalyse betreiben und hierbei multivariate Verfahren anwenden wollen. Jedes Verfahren wird zunächst anhand eines realen Problems motiviert. Darauf aufbauend wird ausführlich die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet. Es folgt eine Detaillierte Entwicklung der Theorie. Praktische Aspekte runden die Darstellung des Verfahrens ab. An allen Stellen wird die Vorgehensweise anhand realer Datensätze veranschaulicht. Der weiteren Vertiefung des Stoffes dienen zahlreiche Übungsaufgaben. Ein geeignetes Werkzeug für die computergestützte Datenanalyse ist S PLUS. Dieses stellt zum einen eine Vielzahl von Funktionen zur Verfügung zum anderen lässt es sich leicht um weitere Funktionen ergänzen. Die Durchführung beziehungsweise Implementierung der Funktionen wird für jedes im Buch behandelte Verfahren ausführlich beschrieben. Vorkenntnisse in S PLUS sind nicht erforderlich.