Multivariate Verfahren 2
(Vertiefungskurs 4: Tourismusanalyse und Freizeitmarketing)
Inhalte
- (Verallgemeinerte) Lineare Modelle
- Multivariate Methoden / Clusteranalyse
- Mischmodelle / Modellbasierte Clusteranalyse
Voraussetzungen
- Lineares Regressionsmodell
- Standardannahmen
- Schätzung der Regressionskoeffizienten
- Inferenz (t-Test, F-Test)
- Varianzanalyse, Bestimmtheitsmaß
- Modellwahl
- R
In dieser LV wird das Statistiksystem R verwendet. Zu allen Methoden wird deren Durchführung mit R unterrichtet. Die Übungsaufgaben sind mit R zu lösen.
R ist in den Terminalräumen der WU installiert. Es kann auch aus dem Internet kostenlos bezogen werden.
Zur Installation (aktuelle Version per 29.2.2012): R-2.14.2 . - Es gibt ein neues R IDE, das für Sie von Interesse sein könnte: R Studio
Ressourcen
| Einheit | Test | Inhalte | Ressourcen | Daten |
| 1-7 | 1. Teil: Verallgemeinerte lineare Modelle | Foliensammlung1 (1up)(intro) | ||
| 1 | Formales Überblick: Methoden & Daten |
Explorative Datenanalyse in R | BBBClub.rda, GSA.rda |
|
| 2 | Fragen1 | Explorative Datenanalyse | Bivariate EDA in R Lineare Modelle in R (Teil 1) |
Machinco.rda |
| 3 | 1. TEST | Schätztechniken: KQ, ML | Einfaches Datenmanagement in R | BBBClub.csv |
| 4 | Einweg-Varianzanalyse | Lineare Modelle in R (Teil 2) | ||
| 5 | Zweiweg-Varianzanalyse, Kovarianzanalyse Modellwahl: Inferenz, Informationskriterien |
Lineare Modelle in R (Teil 3) | vitcap.rda | |
| 6 | Binärdaten Logistische Regression |
Lineare Modelle in R (Teil 4) GLMs in R (Teil 1) |
Job.rda | |
| 7 | Fragen2 | Zähldaten Poisson-Regression |
GLMs in R (Teil 2) | Kredit.rda TVSpot.rda |
| 8-12 | 2. Teil: Explorative multivariate Analyse | Foliensammlung2 (1up) | ||
| 8 | 2. TEST | Explorative multivariate Grafik | Explorative MVA in R R-Code: faces.R R-Code: andrews.R |
Ice.rda |
| 9 | Hauptkomponentenanalyse | PCA in R | SwissBank.rda | |
| 10 | Multidimensionale Skalierung | MDS in R | Languages.rda autodist.rda oebbdist.rda |
|
| 11 | Hierarchisches Clustern | Hierachisches Clustern in R | ||
| 12 | k-Means | k-Means Clustern in R R-Code: plot.kmeans.R |
||
| 13-14 | 3. Teil: Mischmodelle | Foliensammlung3 (1up) | ||
| 13 | Fragen3 | Mischmodelle | Mischmodelle in R | |
| 14 | 3. TEST | |||
Leistungsbeurteilung
3 Tests mit jeweils: 7 Aufgaben (2 Punkte pro Aufgabe).In den Tests 2 und 3 müssen mindestens 7 Punkte erreicht werden.
Übungen: 20 Übungsaufgaben (wöchentlich 1-2, je 1 Punkt). Diese müssen zu Beginn der Einheit in die Kreuzerlliste eingetragen werden.
In den Übungen müssen mindestens 10 Punkte erreicht werden.
Nachreichen von Übungen
Dies wird dieses Semester nur in Ausnahmefällen möglich sein, d.h. nur bei Verpassen der entsprechenden Übungseinheit. Die nachgereichten Übungen müssen mit mir persönlich nach Vereinbarung besprochen werden. Abgaben sind bis zum 20. 6. 2012 möglich.Anwesenheit:
Zweimaliges Fehlen wird toleriert. Ausschliesslich die so verpassten Übungseinheiten können nachgereicht werden.Notenschlüssel
| Punkte | 0 - 35 | 36 - 41 | 42 - 47 | 48 - 53 | 54 - 60 |
| Note | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
Ergebnisse
Die Gesamtliste der erreichten Punkte sowie die Endnote finden Sie hier.Last change: 2012-06-29 by trusch