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Multivariate Verfahren

Lernziele

• Methoden zur Analyse multivariater statistischer Daten kennen, beschreiben und anwenden können
• erlernte Verfahren mit Hilfe statistischer Software einsetzen können
• Vor- und Nachteile der erlernten Methoden kennen
• Eignung der erlernten Methoden für Anwendungsfälle kritisch hinterfragen und eigenständig kleinere Adaptionen durchführen können

Inhalte

• multivariate Normalverteilung
• Varianzanalyse
• Faktorenanalyse
• Clusteranalyse
• Diskriminanzanalyse
• Überblick über weitere multivariate Analysemethoden

Voraussetzungen

Zur Teilnahme an der Lehrveranstaltung werden keine formalen Voraussetzungen benötigt. Statistik- und Mathematikkenntnisse auf Bachelorniveau sind jedoch wünschenswert.

Vorlesungs- und Übungsmaterialien

Skript, Übungsaufgaben, Musterlösungen sowie eine Formelsammlung werden im jeweiligen Semester zum Download in Stud.IP zur Verfügung gestellt. Klausuren mit Musterlösungen vergangener Semester finden Sie am Ende dieser Seite.

Umfang und Bewertung

• Vorlesung mit 2 SWS und Übung mit 1 SWS
• Klausur
• 5 Leistungspunkte

Termine

Vorlesungs- und Übungstermine werden über Stud.IP bekannt gegeben. Die Lehrveranstaltung findet in jedem zweiten Sommersemester statt. Prüfungstermine finden Sie auf der Website des Prüfungsamtes.

Downloads

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