Studienhandbuch | KV Multivariate Verfahren

Inhalt

Workload	Ausbildungslevel	Studienfachbereich	VerantwortlicheR	Semesterstunden	Anbietende Uni
4 ECTS	B3 - Bachelor 3. Jahr	Statistik	Helmut Waldl	2 SSt	Johannes Kepler Universität Linz

Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen	keine
Quellcurriculum	Bachelorstudium Statistik und Data Science 2020W
Ziele	Studierende kennen Verfahren zur Cluster- und Faktorenanalyse und können sie zur Datenanalyse anwenden.
Lehrinhalte	Clusteranalyse: Ähnlichkeits- und Distanzmaße; hierarchische, agglomerative und divisive Verfahren Faktorenanalyse: Modell, Grundgleichungen, Schätzaufgabe, Hauptkomponentenmethode, Hauptfaktorenanalyse, Faktorentransformation konfirmatorische Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle (SEM), LISREL-Modelle
Beurteilungskriterien	Übungsbeispiele und schriftliche Abschlussprüfung
Lehrmethoden	Vortrag Besprechen der von den Studierenden ausgearbeiteten Übungsaufgaben
Abhaltungssprache	Deutsch
Literatur	Skriptum Fahrmeir, Hamerle, Tutz, Multivariate statistische Verfahren.
Lehrinhalte wechselnd?	Nein
Äquivalenzen	ist gemeinsam mit 551OKMEVLMK14: KV Verallgemeinerte Lineare Modelle (4 ECTS) äquivalent zu 4MSMV1KV: Multivariate Verfahren I (8 ECTS)

Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer	40
Zuteilungsverfahren	Zuteilung nach Vorrangzahl