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Einführung in Multivariate Analyseverfahren - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften

Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
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iCalendar Export für Outlook
Do. 12:00 bis 14:00 wöch. LK - LK 061       50 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Frohn, Christoph
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Inhalt
Kommentar

Die Veranstaltung führt in die allgemeinen Grundlagen der multivariaten Analyse metrischer und diskreter Daten ein und behandelt Grundprinzipien der multivariaten statistischen Modellierung und Modellprüfung. Ziel ist die Erlangung von Kenntnissen zur kritischen Reflexion der thematisierten multivariaten Analyseverfahren. Schwerpunkt der Veranstaltung sind lineare Modelle.

Literatur

Ausgewählte Literatur:

Backhaus, K. (2005): Multivariate Analyseverfahren. 11. Auflage. Berlin: Springer.

Best, H. & Wolf, C., Hrsg. (2014): The Sage Handbook of Regression Analysis and Causal Inference. London: Sage.

Diaz-Bone, R. (2013): Statistik für Soziologen. 2. Auflage. Konstanz und München: UVK Verlagsgesellschaft.

Urban, D. & Mayerl, J. (2018): Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis. 5. Überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Springer VS.

Wolf, C. & Best, H., Hrsg. (2010): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024