Gerhard Tutz

Die Analyse kategorialer Daten

Anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression

• Gebundenes Buch

Produktbeschreibung

Das Werk gibt eine Einführung in die Kategoriale Regression, die auch für Anwender sehr gut geeignet ist. Neben wirtschaftswissenschaftlichen Beispielen, die zahlenmäßig dominieren, finden sich Beispiele aus Biometrie, der medizinischen Statistik, Psychologie und Demographie.

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Produktdetails

• Lehr- und Handbücher der Statistik
• Verlag: Oldenbourg
• 2000.
• Seitenzahl: 468
• Erscheinungstermin: 23. Februar 2000
• Deutsch
• Abmessung: 241mm x 159mm x 34mm
• Gewicht: 862g
• ISBN-13: 9783486254051
• ISBN-10: 3486254057
• Artikelnr.: 08824553

Autorenporträt

Geboren 1946 in Leipzig 1966 Studium der Mathematik an der FU Berlin. Nach dem Studium war er Assistent an der TU Berlin. Die Promotion zum Dr. rer. nat. erfolgte 1974, die Habilitation im Fach Statistik 1978 an der FU Berlin. Mitte 1980 bis Anfang 1983 war er in verschiedenen Firmen und Einrichtungen tätig; dazu gehörten die GfK in Nürnberg und die BfA. Seit 1983 ist er Professor für Statistik, zunächst an der Universität Essen, seit 1990 an der Universität Hamburg. Seine Forschungstätigkeit hat als einen Schwerpunkt die Zeitreihenanalyse. Ein zweiter ist das weit gefasste Gebiet der angewandten statistischen Methoden. Zu diesen Bereichen hat Professor Schlittgen etwa 40 Artikel in wissenschatlichen Zeitschriften veröffentlicht. Im Rahmen der Lehre führt erseit seiner Assistentenzeit Lehrveranstaltungen im Grund- und Hauptstudium durch. Dabei hat er im Laufe der Zeit Veranstaltungen zu allen Gebieten der Statistik gehalten. Aus den Lehrveranstaltungen sind verschiedene Lehrbücher entstanden.

Inhaltsangabe

Einführung. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen. Schätzung, Modellanpassung und Einflußgrößen. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien. Regression mit ordinaler abhängiger Variable. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell. Nonparametrische Regression I: Glättungsverfahren. Nonparametrische Regression II: Klassifikations- und Regressionsbäume. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse. Elemente der Schätz- und Testtheorie. Anhang.