Analyse von Tabellen und kategorialen Daten von Andreß, Hans-Jürgen, Hagenaars, Jacques A., Kühnel, Steffen

Analyse von Tabellen und kategorialen Daten

Log-lineare Modelle, latente Klassenanalyse, logistische Regression und GSK-Ansatz

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Dieses Buch behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. Beispiele wären etwa das Geschlecht einer Befragungsperson, ihre Parteipräferenz, die Anzahl der Mitbewohner im Haushalt dieser Person, ihre Schichtzugehörigkeit und ähnliches mehr. In diesem Lehrbuch geht es um eine anwendungsorientierte Einführung in die multivariate Analyse kategorialer Daten. Konkret werden vier Ansätze vorgestellt: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch (GSK-Ansatz), die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.

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Die Publikation Analyse von Tabellen und kategorialen Daten - Log-lineare Modelle, latente Klassenanalyse, logistische Regression und GSK-Ansatz von , , ist bei Springer, Springer Berlin erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: diskrete Entscheidungsmodelle, GSK-Ansatz, kategoriale Daten, literary diction, log-lineare Modelle und Analyse latenter Klassen, Logistische Regression, Master Patient Index, mulivariate Analyseverfahren, Radiologieinformationssystem, Statistik. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buchfindr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 34.99 EUR und in Österreich 35.97 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!