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Statistische Methoden in der Geographie Band 2: Multivariate Statistik
Taschenbuch
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Veröffentlicht 2008, von Gerhard Bahrenberg, Ernst Giese, Nils Mevenkamp, Josef Nipper bei Borntraeger
ISBN: 978-3-443-07144-8
Auflage: 3. Auflage
Reihe: Studienbücher der Geographie
386 Seiten
21 cm x 14 cm
Band 2 der Statistischen Methoden in der Geographie ist eine Einführung in die multivariaten statistischen Methoden und ihre Anwendung für Studierende der Geographie und benachbarter Wissenschaften wie Regionalforschung, Raum- und Landesplanung, Stadtplanung, Ökologie. Folgende Methoden der multivariaten Statistik werden beschrieben: Partielle und multiple Korrelation, multiple ...
Beschreibung
Band 2 der Statistischen Methoden in der Geographie ist eine Einführung in die multivariaten statistischen Methoden und ihre Anwendung für Studierende der Geographie und benachbarter Wissenschaften wie Regionalforschung, Raum- und Landesplanung, Stadtplanung, Ökologie. Folgende Methoden der multivariaten Statistik werden beschrieben: Partielle und multiple Korrelation, multiple Regressionsanalyse, Regressionsanalyse mit Dummy-Variablen, Pfadanalyse, Varianzanalyse, Analyse kategorialer Variablen, lineares Logit-Modell und kategoriale Regressionsanalyse, mehrdimensionale Kontingenztabellen und loglineares Modell, Hauptkomponentenanalyse, Raumtypisierung und Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse, Zeitliche Autokorrelation und Kreuzkorrelation, räumliche Autokorrelation.
Band 2 der Statistischen Methoden in der Geographie ist eine Einführung in die multivariaten statistischen Methoden und ihre Anwendung für Studierende der Geographie und benachbarter Wissenschaften wie Regionalforschung, Raum- und Landesplanung, Stadtplanung, Ökologie. Folgende Methoden der multivariaten Statistik werden beschrieben: Partielle und multiple Korrelation, multiple Regressionsanalyse, Regressionsanalyse mit Dummy-Variablen, Pfadanalyse, Varianzanalyse, Analyse kategorialer Variablen, lineares Logit-Modell und kategoriale Regressionsanalyse, mehrdimensionale Kontingenztabellen und loglineares Modell, Hauptkomponentenanalyse, Raumtypisierung und Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse, Zeitliche Autokorrelation und Kreuzkorrelation, räumliche Autokorrelation.