Inhalt

[ 551STMEMVVK14 ] KV Multivariate Verfahren

Versionsauswahl
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 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden kennen Verfahren zur Cluster- und Faktorenanalyse, Strukturgleichungs- und LISREL-Modelle und können sie zur Datenanalyse anwenden.
Fertigkeiten Kenntnisse
  • Kennen und Verstehen der grundlegenden Problemstellung, Begriffe und Methoden der Clusteranalyse (k1, k2).
  • Kennen und Verstehen der grundlegenden Problemstellung, Begriffe und Methoden der Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle (k1, k2).
  • Anwenden und kritisches Bewerten verschiedener faktorenanalytischer Verfahren (k3, k4, k5)
  • Anwenden faktorenanalytischer Methoden mit der Freeware R (k3)
  • Konstruieren von einfachen Strukturgleichungs-Modellen (k2, k3)
  • Clusteranalyse
  • Hierarchische agglomerative und divisive Verfahren
  • Faktorenanalyse: Hauptkomponentenmethode, Hauptfaktorenanalyse, Faktorentransformation (orthogonal/oblique), Schätzmethoden
  • Strukturgleichungsmodelle: Konfirmatorische Faktorenanalyse, LISREL Modelle (Struktur- Messmodell), Pfaddiagramme, Parameter-Schätzung
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